Data Science

Cet article propose d'explorer setuptools, Wheel et Docker afin de packager une application de Machine Learning pour détecter des muffins 🍪 ou des chihuhuas 🐶 dans une image, avec code a l'appui. Si packager du code de Machine Learning en Python est pour vous synonyme de demander à vos utilisateurs de cloner votre repository git sur leur machine, cet article devrait vous intéresser.

Introduction En développement logiciel et en Machine Learning, le travail en cours n’est pas aussi visible que dans une usine où l'on voit les pièces s'assembler et progresser d'une étape à l'autre. Ne pas voir le travail en cours peut nous empêcher de voir certains des points bloquants, de se projeter sur la quantité de travail bientôt terminé, d’améliorer le process, … Pour remédier à cela, il est donc important d’outiller l’équipe pour rendre le travail visible tant au niveau des membres de l'équipe elle-même…

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. Si vous n’êtes pas familier avec le framework Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, nous vous invitons à commencer par lire l’article introduisant cette série. Vous y trouverez également le lien vers le reste des articles pour aller plus loin.  Cet article aborde la capacité "Westrum Organizational Culture"…

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. Si vous n’êtes pas familier avec le framework Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, nous vous invitons à commencer par lire l’article introduisant cette série. Vous y trouverez également le lien vers le reste des articles pour aller plus loin.  Cet article aborde la capacité "Westrum Organizational Culture"…

Un premier briefing Avant de commencer le grand plongeon, des définitions s’imposent : Jeu de données (ou dataset) : collection de données de même type, de préférence de même format et souvent accompagnées d'annotation Annotation : description du contenu de chacune des données d’un dataset. L’annotation des données est le processus d’étiquetage du contenu reconnaissable par un ordinateur. En fonction de la nature du problème, on indiquera le type de l’objet dans l’image, on peut également indiquer ses coordonnées ou d’autres attributs. Modèle de Machine…

Cet article sert d'introduction à une série plus large, traitant de l'application du framework Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning Avant de commencer, voici quelques définitions et conventions de nommage que nous adopterons tout au long de la série d'articles : Machine Learning : “Le Machine Learning est une fonctionnalité qui permet à des logiciels d'effectuer une tâche sans programmation ni règles explicites”. (Source google). Machine Learning est souvent abrégé ML. Delivery : le processus permettant de mettre un produit entre les mains…

Découvrez les Comptoirs du mois ! Le concept : 45 min dans la matinée, 20 min de présentation et 25 min d’échanges sur une thématique avec des experts OCTO en visioconférence. L’occasion de vous donner des clés, répondre à vos questions et élever le débat dans la communauté.   Le Comptoir Data - Mardi 2 février, 9h15-10h SNCF VOYAGES : LA DATA AU SERVICE DE L'EXPÉRIENCE CLIENT DANS UN ÉCOSYSTÈME COMPLEXE avec Julien Iris (SNCF Voyages), Christophe Durand & Pierre-Yves Lesage (OCTO Technology) SNCF gère un patrimoine riche de données produites et exploitées par les différentes activités du groupe…

Cet article est le deuxième article de la série Booster SAP Analytics Cloud. Il fait suite au premier article sur la partie Visualisation innovantes D3JS. 1. Contexte et périmètre : Dans le cadre du Hackathon SAP Analytics Cloud (SAC) du 30 avril au 7 mai 2020, la tribu LIQSA (Liquid SAP Analytics) a réalisé un tableau de bord incorporant : un algorithme de Machine Learning en Python, des visualisations innovantes grâce à des librairies D3JS. Sachant que cet article fait référence à un PoC réalisé…

“Je dispose de données annotées en nombre limité, néanmoins obtenir des données non annotées est pour moi une chose aisée. Existe-t-il des méthodes de Machine Learning permettant d’utiliser des données annotées et non annotées en même temps ?”A travers cet article, en nous basant sur un cas d’usage assez simple, nous allons aborder cette thématique et y apporter quelques éléments de réponse. L'apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé Les algorithmes d’apprentissage automatique ont généralement besoin de beaucoup de données pour être efficaces, ce n’est pas…

Dans la vie d'un consultant OCTO, il est encore trop rare de pouvoir contribuer à un projet grand public et sur lequel nous pouvons communiquer. Alors quand en plus le projet est fun à réaliser et fait appel à une expertise de pointe, nous ne pouvons nous empêcher de vous partager son histoire. En trois mots : Pédagogie / Ludique / Intelligence Artificielle (oui oui, cela fait 4 mots... ne m'obligez pas à mettre un tiret).