Machine Learning

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[MLOps] Monitoring & proactive notification d’une application de Machine Learning

En tant que développeur d’application embarquant une brique de Machine Learning notre  principal objectif est d’avoir une application utilisée qui fonctionne sans bogue.  Une fois en production et utilisée, il faut anticiper ou identifier les bogues dans notre application et les résoudre au plus vite, afin de maintenir le service rendu et en tirer réellement profit. Nous détaillerons plus précisément la notion de bogue en ML, mais pour commencer nous pouvons dire qu'un bogue en ML est soit une absence de prédiction, soit une erreur…

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La génération d’images avec DALL-E 2

Introduction L’image est depuis maintenant quelques années, l’un si ce n’est le terrain de jeu favori en Deep Learning. Les réseaux de neurones profonds sont devenus si performants dans la reconnaissance d’objets qu’il fallait un nouveau challenge dans le domaine. Depuis quelques mois, nous voyons apparaître des modèles capables de générer des images cohérentes à partir de texte. Cela peut paraître anodin mais demande pourtant de comprendre la cohérence entre les pixels à différentes échelles, une tâche extrêmement compliquée. Après s'être penché sur les CNN,…

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Intégrer au plus tôt la sécurité dans les delivery de Machine Learning

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 introduisant cette série. Vous y trouverez également le lien vers le reste des articles pour aller plus loin. Introduction Élément clef en logiciel, la sécurité doit bien entendu être considérée…

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Le change approval process d’un logiciel avec du ML

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 introduisant cette série. Vous y trouverez également le lien vers le reste des articles pour aller plus loin. Change Approval Process : de quoi s’agit-il ? Commençons par une définition…

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Et si les métriques de monitoring de ML devenaient fonctionnalités ?

Les équipes développant des applications de Data Science investissent beaucoup d’énergie pour identifier et implémenter des métriques de monitoring pertinentes. Nous pensons qu’il est possible de capitaliser sur ce travail en proposant des fonctionnalités supplémentaires à nos utilisateurs afin de renforcer l’impact de nos applications. Le monitoring s’appuie notamment sur le calcul de métriques à des fins de supervisions; c'est-à-dire mesurer l’état de service et détecter des problèmes. Les métriques calculées peuvent être plus ou moins haut niveau, plus ou moins éloignées du matériel: Bas…

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Nettoyage du texte en NLP : moins de vocabulaire, moins de bruit

Cet article est le deuxième de la série Analyse de tendances des réseaux sociaux. Dans l'article précédent, nous avons présenté les bases méthodologiques pour analyser des tendances à partir de données de réseaux sociaux. Nous avons notamment expliqué l’importance de bien identifier la population de référence sur laquelle porte notre étude, et de bien choisir la fonction d’extrapolation pour que nos observations soient réellement représentatives. À présent, il est temps de commencer à collecter des tweets et de se lancer dans la détection de tendances…

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L’expérimentation dans un Delivery de Machine Learning

La méthode du Lean Product Management dont s'inspire fortement Accelerate dans sa vision du Delivery vise à construire le bon produit, au bon moment. Cette philosophie cherche surtout à permettre aux organisations de s'adapter aux changements continus auxquels est confronté un produit tout au long de son cycle de vie. L'expérimentation fait partie des pratiques de cette méthode et appartient au groupe de capabilities Product and processes du modèle Accelerate. Et même si cette capability rime souvent avec risques et/ou perte de temps, elle est…

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Modèle embarqué VS model as a service : quelle stratégie choisir ?

    Introduction Vous 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 utilisateurs. Il y a quelques années, alors que les modèles n’étaient que très rarement déployés en production, la question de l’exposition était souvent anecdotique. Avec la croissance grandissante…

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Implémente moi un CNN

L’éco-système en Machine Learning et en particulier en Deep Learning s’est enrichi ces dernières années et les outils proposés sont de plus en plus haut niveau. Tant et si bien qu’il n’est plus toujours nécessaire d’avoir une connaissance approfondie des modèles pour mener à bien un projet de Data Science. Cette multitude de solutions a l’avantage de rendre le machine learning accessible à un plus grand nombre mais au détriment de la compréhension théorique. En effet, le Deep Learning n’est plus le domaine réservé des…

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