Data Science

Posté le 19/07/2019 par Tanguy Morelle

Initialement créés pour résoudre des problèmes d’optimisation dans des espaces complexes à forte dimension, les algorithmes évolutionnistes ont aujourd’hui un large champ d’applications comme solveurs. En particulier, le machine learning se base explicitement sur des processus d’apprentissage qui s’apparentent à des problèmes d'optimisation complex...

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Posté le 27/05/2019 par Samuel Rochette, Constant Bridon, Paul De Nonancourt

Dans cette série d’article, on se propose d’étudier le cas d’usage de reconnaissance de dessins grâce à un raspberry. L’idée est d’utiliser la caméra d’un raspberry pour capturer une image représentant un dessin, et déterminer grâce à un réseau de neurones s’il s’agit d’une voiture ou non. Dans un premier article, on a entraîné un réseau de neurone...

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Posté le 25/04/2019 par Paul De Nonancourt

Dans cette série d’articles, on se propose d’étudier le cas d’usage de reconnaissance de dessins grâce à un Raspberry. L’idée est d’utiliser la caméra d’un Raspberry pour capturer une image représentant un dessin, et déterminer grâce à un réseau de neurones s’il s’agit d’une voiture ou non. Dans un premier article, on a entraîné un réseau de neuron...

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Posté le 15/04/2019 par Samuel Rochette, Constant Bridon, Paul De Nonancourt

Pour la deuxième année consécutive, OCTO Technology prend part à la course Iron Car avec son équipage Octonomous. Pour rappel, le but de la compétition est de réaliser trois tours de circuit avec une voiture de taille réduite le plus rapidement possible. Bien entendu, la voiture n’est pas radiocommandée ; une des règles de la compétition est précis...

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Posté le 20/02/2019 par Baptiste Saintot

L’apprentissage par renforcement (ou “reinforcement learning”) s’est imposé ces dernières années comme une thématique incontournable de la recherche en intelligence artificielle. Tout comme d’autres méthodes d’apprentissage automatique, les techniques de renforcement utilisées ne datent pas d’hier (l’algorithme de Q-learning a été introduit en 1989...

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Posté le 11/02/2019 par Emmanuel Lin Toulemonde

Dans la tendance de l’industrialisation de la data science, une douleur importante est de garder la trace des expérimentations menées. C’est-à-dire tracer les résultats obtenus avec une version du jeu de données, un type de modèle et un set de méta-paramètres.Le graal est peut-être de faire comme Facebook : des modèles de modèles. Mais avant d’atte...

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Posté le 09/01/2019 par Aurélien Massiot

Python est le langage privilégié chez les Data Scientists, notamment grâce à toutes ses librairies open-source et sa facilité de mise en production du code. Pourtant, à mesure que la volumétrie des données augmente, le passage à des paradigmes différents comme ceux de Spark et Hadoop est recommandé car plus scalable. Cependant, cela nécessite souve...

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Posté le 07/01/2019 par abakhti, Aurélien Gervasi, Fabien Arcellier

Knowledge is a goldmine for companies. It comes in different shapes and forms: mainly documents (presentation slides and documentation) that allow businesses to share information with their customers and staff. The way companies harness this knowledge is central to their ability to develop their business successfully.One of the common ways to ease ...

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Posté le 12/12/2018 par Joy Boswell, Mathieu Poignant

...mais on a rarement des réponses claires aux questions qu’on se pose !La Duck Conf est faite pour ça ; pour partager et explorer des sujets pratiques, techniques, incontournables, qui nous font aimer l’archi.A commencer par les grands classiques : que faire du legacy ? Ou plus récemment, comment je me mets en conformité avec le RGPD ?... En s’att...

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Posté le 10/12/2018 par Yacine Benabderrahmane, Benjamin Joyen-Conseil, Pierre Baonla Bassom

Jeudi 29 novembre, l’équipe Big Data Analytics, en charge des sujets d'Intelligence Artificielle à OCTO Technology, a présenté au cours d'une Matinale sa vision de l'industrialisation de l'IA (voir la vidéo de la Matinale, obtenir les slides).L’IA, actuellement portée par la hype, est un buzzword qui veut souvent dire tout et n’importe quoi. Data s...

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