Data Science
La Data Science, et plus généralement l'Intelligence Artificielle (IA), se distingue de la programmation et de l'analyse traditionnelle par sa capacité à extraire des connaissances à partir de données et modifier son comportement (c’est-à-dire apprendre) sans programmation spécifique. Alors que les logiciels traditionnels prédéfinissent la logique qui régit leurs processus, les algorithmes de Data Science construisent et découvrent des modèles et sont en capacité de les améliorer continuellement.
La Data Science regroupe un ensemble de compétence incluant le Machine Learning, le traitement automatique du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing), ou encore la reconnaissance de la parole, des images et des visages (entre autres applications). Dans certaines applications, les algorithmes vont jusqu'à simuler l’intelligence humaine.
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30 sept. 2020
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10 sept. 2020
Gestion des versions de vos jeux de données avec Data Version Control (DVC) et Git
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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
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23 mars 2020
Introduction à Ludwig et comment déployer un modèle de Deep Learning via Flask
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Mise en production d'un modèle de Machine Learning
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18 sept. 2018
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Avec l’arrivée de Hadoop 3, YARN offre plus de possibilités dans la gestion des ressources. Il est désormais possible de lancer des traitements de Deep Learning sur des GPUs dans des espaces dédiés du…
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17 juil. 2016
Installation de PostgreSQL et Madlib sur OSX
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