Data & AI
Les réseaux de neurones constituent aujourd'hui l'état de l'art pour diverses tâches d'apprentissage automatique. Ils sont très largement utilisés par exemple dans les domaines de la vision par ordinateur (classification d'images, détection d'objets, segmentation…) et du traitement automatique du langage (traduction automatique, reconnaissance voca...
Partie 2 : Performance des algorithmes évolutionnistesNous avons pu voir dans la première partie les différents éléments constitutifs d'un algorithme évolutionniste et quelques cas d’utilisations classiques des algorithmes évolutionnistes avec des applications à des problèmes de données.Pour autant, ces algorithmes sont-ils compétitifs face aux aut...
Compte-rendu de la matinale du Jeudi 3 Octobre 2019Jeudi 3 Octobre 2019, l’équipe RespAI (Responsible Artificial Intelligence) d’OCTO Technology, qui s’intéresse à l’usage responsable des traitements algorithmiques des données, a accueilli des intervenants aux profils variés afin de discuter d’un nouvel enjeu de l’IA : “Ethical by Design”.Ensemble,...
L’usage des algorithmes de traitement de données – de la simple requête SQL aux puissants algorithmes de recommandation et de personnalisation des géants de la Tech – s’est popularisé ces dernières années, notamment pour des utilisateurs traditionnellement hors du domaine IT. Cet usage se retrouve dans tous les secteurs (industrie, éducation, santé...
IntroductionDVC (Data Version Control) est un package Python qui permet de gérer plus facilement ses projets de Data science. Cet outil est une extension de Git pour le Machine Learning, comme l’énonce son principal contributeur Dmitry Petrov dans cette présentation. DVC est à la fois comparable et complémentaire à Git. Il va s’occuper de synchroni...
Dans un article traitant des intervalles de prédiction, nous avions abordé une technique de mesure d’incertitude en régression. Qu’en est-il de cette mesure pour l’autre pan de l’apprentissage supervisé : la classification ?En classification aussi, il convient de pouvoir maîtriser le niveau de confiance dans la sortie des modèles. Prenons l’exemple...
Notre objectif est d’effectuer de la recommandation d’articles pour le Blog Octo et sa nouvelle application mobile. Nous allons donc dans un premier temps étudier les contraintes de notre problème. En dans un seconds temps, explorer ce qui se fait en matière d’algorithmes de recommandations afin de l’appliquer à notre usecase.IntroductionLe blog Oc...
While working in different contexts with NiFi, we have faced recurring challenges of development, maintenance and deployment optimization of NiFi flows. Whereas the basic approach suggests to manually duplicate pipelines for similar patterns, we believe that an automated approach is relevant for production purpose when it comes to implementing a si...
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...
Le 10 mai dernier, nous sommes allés interviewer Jérémie Guez, Responsable du Data Lab de BNP Paribas Personal Finance sur le site de Unicity à Levallois.Construire sa propre plateforme de data science…? Eux, ils l’ont fait ! Elle s’appelle Sparrow.OCTO a réalisé le premier POC de son architecture. Depuis, ça a généré plusieurs pratiques auxquelles...