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H2O en pratique : un protocole combinant AutoML et les approches de modélisation traditionnelles
Catégories : Data Science, Formation | Tags : Automation, Cloud, H2O, Machine Learning, MLOps, On-premises, Open source, Python, XGBoost
H20 est livré avec de nombreuses fonctionnalités. La deuxième partie de la série H2O en pratique propose un protocole pour combiner la modélisation AutoML avec des approches de modélisation et d…
12 nov. 2021
H2O en pratique: retour d'expérience d'un Data Scientist
Catégories : Data Science, Formation | Tags : Automation, Cloud, H2O, Machine Learning, MLOps, On-premises, Open source, Python
Les plates-formes d’apprentissage automatique (AutoML) gagnent en popularité et deviennent un outil puissant à disposition des data scientists. Il y a quelques mois, j’ai présenté H2O, une plate-forme…
29 sept. 2021
TensorFlow Extended (TFX) : les composants et leurs fonctionnalités
Catégories : Big Data, Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Beam, Data Engineering, Pipeline, CI/CD, Data Science, Deep Learning, Déploiement, Machine Learning, MLOps, Open source, Python, TensorFlow
La mise en production des modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) est une tâche difficile. Il est reconnu qu’elle est plus sujette à l’échec et plus longue que la modélisation…
5 mars 2021
Développement accéléré de modèles avec H2O AutoML et Flow
Catégories : Data Science, Formation | Tags : Automation, Cloud, H2O, Machine Learning, MLOps, On-premises, Open source, Python
La construction de modèles de Machine Learning (ML) est un processus très consommateur de temps. De plus, il requière de bonne connaissance en statistique, en algorithme de ML ainsi qu’en…
10 déc. 2020
Versionnage des données et ML reproductible avec DVC et MLflow
Catégories : Data Science, DevOps & SRE, Évènements | Tags : Data Engineering, Databricks, Delta Lake, Git, Machine Learning, MLflow, Storage
Notre présentation sur la gestion de versions sur des données et le développement reproductible d’algorithmes de Machine Learning proposé au Data + AI Summit (anciennement Spark + AI) est accepté. La…
30 sept. 2020
Suivi d'expériences avec MLflow sur Databricks Community Edition
Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Spark, Databricks, Deep Learning, Delta Lake, Machine Learning, MLflow, Notebook, Python, Scikit-learn
Introduction au Databricks Community Edition et MLflow Chaque jour, le nombre d’outils permettant aux Data Scientists de créer des modèles plus rapidement augmente. Par conséquent, la nécessité de…
10 sept. 2020
Importer ses données dans Databricks : tables externes et Delta Lake
Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Parquet, AWS, Amazon S3, Azure Data Lake Storage (ADLS), Databricks, Delta Lake, Python
Au cours d’un projet d’apprentissage automatique (Machine Learning, ML), nous devons garder une trace des données test que nous utilisons. Cela est important à des fins d’audit et pour évaluer la…
21 mai 2020
MLflow tutorial : une plateforme de Machine Learning (ML) Open Source
Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : AWS, Azure, Databricks, Deep Learning, Déploiement, Machine Learning, MLflow, MLOps, Python, Scikit-learn
Introduction et principes de MLflow Avec une puissance de calcul et un stockage de moins en moins chers et en même temps une collecte de données de plus en plus importante dans tous les domaines, de…
23 mars 2020
