Le ML Ops – partie 5 : la livraison continue, sauce ML

Cinquième article de notre série consacrée au Machine Learning en production et ses solutions ML Ops dans le Cloud : Partie 1 : Le Machine Learning en production et ses solutions ML Ops dans le Cloud Partie 2 : Pourquoi se lancer dans une démarche de Machine Learning Partie 3 : La définition d'un algorithme ML Partie 4 : Pou...

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Comment construire des produits à forte valeur ajoutée intégrant du Machine Learning ?

La révolution de l’Intelligence Artificielle, commencée depuis quelques années, transforme progressivement la quasi-totalité des secteurs d’activité. Si l’engouement pour le Machine Learning est aisément perceptible, force est de constater qu’aujourd’hui encore peu d’entreprises arrivent à proposer à leurs clients des produits intégrant ...

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Le ML Ops – partie 3 : la définition d’un algorithme ML

Voici le troisième article de notre série consacrée au Machine Learning en production et ses solutions ML Ops dans le Cloud. Après une première partie d'introduction revenant sur l'évolution du métier de Data Scientist, l'historique du ML Ops et notre approche du ML Ops (à lire ici), une seconde partie sur l'intérêt d'une démarche de Mac...

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AWS Generative AI

Le ML Ops – partie 2 : Pourquoi se lancer dans une démarche de Machine Learning ?

Pourquoi préférer une approche Machine Learning à celles de programmation traditionnelles ? En 2022, le Machine Learning n'est pas (encore) une solution miracle, mais il permet de répondre à un certain nombre de problématiques. Dans quelles conditions devriez-vous faire appel à une démarche d'apprentissage automatique ? On fait le point ...

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Dans ta science : le traitement d’image par l’IA avec Syntyche Gbehounou

A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s'appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnus il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes,...

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Dans ta science : l’apport du Machine Learning dans le diagnostic du cancer du poumon

A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s'appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnus il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes,...

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AWS Generative AI

Le ML Ops – partie 1 : Le Machine Learning en production et ses solutions ML Ops dans le Cloud

Aujourd'hui, qu’on le veuille ou non, notre monde est intrinsèquement lié à celui du cloud computing. Aussi bien sur le plan industriel que sociétal. Cette révolution des mentalités a précipité le renversement de la structure monolithique classique, qui jusqu’alors supportait en vase clos le cycle complet des données, de l'ingestion à la...

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Dans ta science : Virginie Mathivet, AWS ML Hero

A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s'appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnus il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes,...

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Dans ta science : cartographier Internet grâce à la Data

A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s'appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnu il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes, ...

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Dans ta science : l’acculturation de la Data Science avec Defend Intelligence

A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s'appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnu il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes, ...

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