Data Science
IntroductionVous avez développé un super modèle de Machine Learning, les performances sont au top et il résout un vrai problème. Malheureusement, personne n’en aura jamais connaissance si vous ne le déployez pas en production. Votre modèle n’aura été qu’un POC parmi tant d’autres et ne créera jamais de valeur pour l’entreprise et pour vos utilisate...
“Make the flow of work visible through the value stream. Teams should have a good understanding of and visibility into the flow of work from the business all the way through to customers, including the status of products and features. Our research has found this has a positive impact on IT performance." Extrait de: Forsgren PhD. « Accelerate. »Cet ...
La donnée synthétique 3D, un moyen de créer des données d'entraînement pour les modèles de Machine Learning.
Nous faisons beaucoup d’analyses exploratoires de données, avec leur lot de visualisations diverses. On en fait plus rarement en 3D, étant moins confrontés à ce type de données ; nous allons voir qu’il n’est pourtant pas très compliqué de réaliser des rendus simples mais jolis à voir et à manipuler, et la 3D fait toujours son petit effet. Nous vous...
Les auteurs tiennent à remercier chaleureusement Benjamin Scellier, coauteur avec Yoshua Bengio de Equilibrium Propagation pour son temps, sa disponibilité et sa relecture attentive et bienveillante.Si on parle de sauvegarde de notre planète à un Data Scientist, il est probable qu’il s’imagine tout de suite utiliser son savoir pour développer des a...
Dans la deuxième partie de l’article, nous avons vu une façon d’employer l'IA qui a le potentiel d’apporter la flexibilité nécessaire à une détection intelligente de mots-clés.Dans cette troisième partie, nous allons vous présenter notre implémentation d’une solution de tri par mots-clés grâce à l’IA, ce que nous avons appris, les pistes que nous a...
Nous pensons que la gestion des erreurs est un aspect important dans les systèmes de prise de décision et qu’il est indispensable d’étudier cela avec les utilisateurs d’un tel produit, a fortiori lorsqu’il embarque du Machine Learning. Dans cet article, nous vous proposons une méthode itérative, pour évaluer le coût d’une erreur et adapter le systè...
Automatiser les déploiements de projets de Machine Learning. Partie 1 : la construction de modèles
Data & AICet article fait partie de la série “Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning”, traitant de l’application d’Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning. Il peut être lu indépendamment, mais si vous n’êtes pas familier avec Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, vous pouvez lir...
Pour les entreprises exploitant l’Intelligence Artificielle, bien maîtriser son intégration dans les écosystèmes de données reste un enjeu majeur. Parmi les défis à relever pour mettre en place l’IA de manière pérenne, l’industrialisation a su tirer son épingle du jeu pour devenir un élément indispensable d’une bonne intégration de l’IA en producti...