Data Science

Posté le 06/07/2021 par Emmanuel Lin Toulemonde

« […] successful teams had adequate test data to run their fully automated test suites and could acquire test data for running automated tests on demand.In addition, test data was not a limit on the automated tests they could run. »Extrait de: Forsgren PhD. « Accelerate. »Cet article fait partie de la série “Accélérer le Delivery de projets de Mach...

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Posté le 20/05/2021 par Tanguy Morelle

Le premier article était consacré à la structure et au fonctionnement des algorithmes évolutionnistes et le second portait sur leur performance.Nous allons ici nous intéresser à un cas d'application concret d'algorithmes évolutionnistes sur un problème de données complexes. Le cas d'application présenté est l'utilisation d'un algorithme évolutionni...

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Posté le 12/05/2021 par Antoine BRES

Dans la première partie de l’article, nous avons vu quelles étaient les solutions logicielles permettant aux entreprises de trier les candidatures. Cette démarche, qui a de l’intérêt principalement lorsque l’entreprise reçoit énormément de candidatures, repose sur une méthode simple mais très limitée. Nous avons vu que l’IA a le potentiel pour appo...

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Posté le 11/05/2021 par Sofia Calcagno

Cet 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. Si vous n’êtes pas familier avec Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, nous vous invitons à commencer par lire l’article intr...

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Posté le 28/04/2021 par Samy Ait Bachir

La gestion de versions en delivery de ML, un processus qui permet de les mettre à disposition pour une utilisation en production.

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Posté le 08/04/2021 par Antoine BRES

Savez-vous qu’il faut évaluer en moyenne 100 candidatures pour réaliser une embauche ? C’est le résultat d’une étude menée par Lever, une société de San Francisco, basée sur les données récoltées de ses clients installés dans 40 pays.Pour gérer toutes ces candidatures, les recruteurs utilisent des outils appelés Applicant Tracking System (ATS). Ils...

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Posté le 07/04/2021 par Ismaïl LACHHEB

Le feature store, l'outil révolutionnaire pour data science. Voyons ensemble son histoire et comment l'utiliser.

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Posté le 06/04/2021 par Samy Ait Bachir

Cet article fait partie de la série “Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning” traitant de l’application du framework Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning.Un Data Scientist heureux d’avoir des tests automatisés qui ont détecté un problème avant qu’il ne devienne critiqueIntroductionParmi les leviers garantissant la q...

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Posté le 23/03/2021 par Ngoc Quê-minh Vo

Une fois de plus cette année, la Duck Conf vous livre un tour d’horizon des pratiques d’architecture de SI, fondé sur des expériences terrains et nos convictions. Pour cette keynote de clôture, nous avons le plaisir d’accueillir Guillaume Rozier, fondateur de CovidTracker.Vous découvrirez dans ce compte-rendu les coulisses de ce service, ses facteu...

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Posté le 02/03/2021 par Mehdi Houacine

La mise en production d'un projet de Machine Learning, peut s'avérer être compliquée. Nous vous proposons de démystifier certaines étapes.

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