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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Deployez vos aplications IA conteneurisées avec nvidia-docker
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24 mars 2022

Stage de fin d'étude printemps 2022 - construction d'un Data Lab
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Par WORMS David
24 nov. 2021

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12 nov. 2021

H2O en pratique: retour d'expérience d'un Data Scientist
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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

Apache Liminal, quand le MLOps rencontre le GitOps
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Apache Liminal propose une solution clés en main permettant de déployer un pipeline de Machine Learning. C’est un projet open-source, qui centralise l’ensemble des étapes nécessaires à l’entrainement…
Par COINTEPAS Aargan
31 mars 2021

Espace de stockage et temps de génération des formats de fichiers
Catégories : Data Engineering, Data Science | Tags : Hive, ORC, Avro, HDFS, Parquet, Big Data, Data Lake, Format de fichier, JavaScript Object Notation (JSON)
Le choix d’un format de fichier approprié est essentiel, que les données soient en transit ou soient stockées. Chaque format de fichier a ses avantages et ses inconvénients. Nous les avons couverts…
Par NGOM Barthelemy
22 mars 2021

TensorFlow Extended (TFX) : les composants et leurs fonctionnalités
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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
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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

Gestion des versions de vos jeux de données avec Data Version Control (DVC) et Git
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L’utilisation d’un système de contrôle de version tel que Git pour le code source est une bonne pratique et une norme de l’industrie. Étant donné que les projets se concentrent de plus en plus sur les…
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3 sept. 2020

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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

MLflow tutorial : une plateforme de Machine Learning (ML) Open Source
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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

Introduction à Ludwig et comment déployer un modèle de Deep Learning via Flask
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Au cours de la dernière décennie, les modèles de Machine Learning et de Deep Learning se sont révélés très efficaces pour effectuer une grande variété de tâches tels que la détection de fraudes, la…
2 mars 2020

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Contexte L’évolution exponentielle des données a bouleversé l’industrie en redéfinissant les méthodes de stockages, de traitement et d’acheminement des données. Maitriser ces méthodes facilite…
Par WORMS David
26 nov. 2019

Éviter les blocages dans les pipelines distribués de Deep Learning avec Horovod
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Par JOUET Grégor
15 nov. 2019

Innovation, culture projet vs culture produit en Data Science
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8 oct. 2019

Mise en production d'un modèle de Machine Learning
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“Le Machine Learning en entreprise nécessite une vision globale […] du point de vue de l’ingénierie et de la plateforme de données”, a expliqué Justin Norman lors de son intervention sur le…
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30 sept. 2019

Installation de TensorFlow avec Docker
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TensorFlow est un logiciel open source de Google pour le calcul numérique utilisant une représentation en graph : Vertex (nodes) représentent des opérations mathématiques Edges représentent un tableau…
Par SAUVAGE Pierre
5 août 2019

Spark Streaming partie 4 : clustering avec Spark MLlib
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Spark MLlib est une bibliothèque Spark d’Apache offrant des implémentations performantes de divers algorithmes d’apprentissage automatique supervisés et non supervisés. Ainsi, le framework Spark peut…
Par RYNKIEWICZ Oskar
27 juin 2019

Introduction à Cloudera Data Science Workbench
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Cloudera Data Science Workbench est une plateforme qui permet aux Data Scientists de créer, gérer, exécuter et planifier des workflows de Data Science à partir de leur navigateur. Cela leur permet…
Par ELALAMI Mehdi
28 févr. 2019

Apprentissage par renforcement appliqué au jeu de Poker
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9 janv. 2019

CodaLab - Concours de Data Science
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CodaLab Competition est une plateforme servant à l’exécution de code dans le domaine de la Data Science. Elle se présente sous la forme d’une interface web sur laquelle un utilisateur peut soumettre…
17 déc. 2018

Nvidia et l'IA embarqué
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Depuis un peu plus de quatre ans, beaucoup de sociétés investissent dans l’intelligence artificielle et plus particulièrement dans le Deep Learning et le Edge Computing. Alors que la théorie avance à…
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Lando : Les derniers maîtres des mots Lando est une application de résumé de réunion qui utilise les technologies de Speech To Text pour transcrire de l’audio en écrit et les technologies de Deep…
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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…
Par BIANCHERIN Louis
24 juil. 2018

YARN et le calcul distribué sur GPU pour le machine learning
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Par JOUET Grégor
30 mai 2018

TensorFlow avec Spark 2.3 : Le Meilleur des Deux Mondes
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L’intégration de Tensorflow dans Spark apporte de nombreux bénéfices et crée de nombreuses opportunités. Cet article est basé sur une conférence du DataWorks Summit 2018 à Berlin. Cette conférence…
Par HATI Yliess
29 mai 2018

Apache Apex : l'analytique Big Data nouvelle génération
Catégories : Data Science, Évènements, Tech Radar | Tags : Apex, Flink, Storm, Tools, Hadoop, Kafka, Data Science, Machine Learning
Ci-dessous une compilation de mes notes prises lors de la présentation d’Apache Apex par Thomas Weise de DataTorrent, l’entreprise derrière Apex. Introduction Apache Apex est un moteur de traitements…
Par BEREZOWSKI César
17 juil. 2016

Apache Apex avec Apache SAMOA
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Le Machine learning Orienté batch Supervisé - plus courant Training et Scoring Construction préliminaire du modèle Training : Construction du modèle Holdout : tuning du paramétrage Test : précision…
Par SAUVAGE Pierre
17 juil. 2016

Installation de PostgreSQL et Madlib sur OSX
Catégories : Data Science | Tags : Base de données, Greenplum, Statistiques, PostgreSQL, SQL
Nous couvrons l’installation et l’utilisation de PostgreSQL et de MADlib sur OSX et Ubuntu. Les instructions pour les autres environnements doivent être similaires. PostgreSQL est une base de données…
Par WORMS David
7 juil. 2012