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Les enjeux et moyens liés à la Data et l’IA
Challenges Magazine
Edition Fortunes de France du 8 Juillet 2021
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Quelques astuces pour rendre vos IDE JetBrains hyper esthétiques !
Comment modifier la configuration visuelle et l’outillage de base de vos IDEs JetBrains ? À commencer par la palette de couleurs des lignes de code, puis l’aspect visuel du logiciel (pureté, etc.)…
MLOps : How DVC smartly manages your data sets for training your machine learning models on top of Git
What are we talking about? DVC is a MLOps tool that works on top of Git repositories and has a similar command line interface and workflow to Git. It is designed to tackle the challenge of data sets traceability and reproducibility when training data-driven models.
MLOps : Why data and model experiment tracking is important ? How tools like DVC and MLflow can solve this challenge ?
A set of new challenges arose for building reliable and stable information systems that rely on imperfect data-driven models, such as model versioning, deployment, monitoring, explainability and reproducibility.
Diversity and Deep Forest theory : Applying an important concept to a promising framework
Nowadays, diversity is the holy grail of model accuracy: deep forest is a promising framework based on deep learning layers but without neurons and back propagation. The revolutionary deep forest frameworks enable the introduction of diversity as the tip of the iceberg.
Comment l’utilisation de palettes de commandes a-t-elle augmenté ma productivité de 50 % ?
Une personne ouvrirait généralement plusieurs interfaces simultanées : EDI, navigateur web, boîte mail, logiciel de conception, agenda et planificateur de tâches. Grâce à une seule palette de commandes, j’augmente alors ma productivité en réduisant le nombre de clics souris à zéro, et diminuant le temps de recherche de 50 %.
Une technique pour maintenir une branche Git durant un request pull / merge
Git est un des systèmes de contrôle de version les plus utilisés et les plus téléchargés au sein du secteur IT. Cependant, Git possède quelques lacunes importante à prendre en compte. Objectif : éviter de voir un projet d’équipe s’effondrer et d’obtenir un historique de son Git sans aucun sens après plusieurs mois de développement intenses.
Why MLOps is so important to understand ?
You have probably heard of DevOps, which is a movement that aims to reconcile two professions: the software developer (dev) on the one hand, and the systems and architecture administrator (ops) on the other hand. However, MLOps is a much newer concept. As a matter of fact, if you search for MLOps on Google trends, you will see that it is a relatively new discipline.
Optimiser la production d’un ensemble de systèmes de production d’énergie avec du deep learning ?
La production d’énergie représente un défi majeur. Pourquoi ? Du fait du grand nombre de composantes devant être prises en compte ! Choisir quels systèmes de production mettre en route, à quel moment et quelle puissance de production leur associer est une tâche complexe…
Le Natural Language Processing pour combattre les conséquences de la pandémie
En utilisant les mêmes modèles qui servent à analyser notre langage pour étudier les séquences de protéines, les scientifiques ont ainsi pu déterminer en quelques semaines quel était le squelette génétique du virus. Mais il ne s’agit pas du seul cas d’usage du NLP dans la lutte…
Pourquoi utiliser Kubeflow en 2021 est pertinent
Il est important de procéder par étape. On commence par explorer les données, puis on choisit le modèle et le prétraitement appropriés. Ensuite, on s’entraîne et on teste jusqu’à atteindre les performances souhaitées. Et enfin, on déploie le modèle afin de l’utiliser à partir d’un site web ou d’une appli…
Comment faire la différence en entretien ?
Dans les métiers de la Data, cette étape n’est pas qu’un simple échange portant sur vos motivations. Elle représente surtout l’occasion de valoriser vos compétences techniques, et de mettre en avant vos initiatives personnelles.
Comment déployer vos modèles d’API avec Flask Web Service
Il est important de procéder par étape. On commence par explorer les données, puis on choisit le modèle et le prétraitement appropriés. Ensuite, on s’entraîne et on teste jusqu’à atteindre les performances souhaitées. Et enfin, on déploie le modèle afin de l’utiliser à partir d’un site web ou d’une appli…
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Rencontre avec Charles & Romain, fondateurs de LittleBigCode
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Découvrez LittleBigCode : rencontre avec Sophie (ML Engineer) et Meriem (Data Scientist) !
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LittleBigCode - AI Solution Creator (FILM 2021)
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ANNONCE - LittleBigCode renouvelle son identité graphique !
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Rencontre avec Charles, CEO et co-fondateur de LittleBigCode
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Rencontre avec Aurélie, Head of HR de LittleBigCode
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Rencontre avec Stéphane, Data Scientist chez LittleBigCode
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Rencontre avec Quentin, Data Scientist chez LittleBigCode
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Rencontre avec Ken, Data Engineer chez LittleBigCode
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LITTLEBIGCODE - Charles Armataffet - BFM TV (Objectif Croissance)
