Voyez-vous ces images ? Elles ont l’air réelles n’est-ce pas ? Elles ont pourtant été générées par un ordinateur. Laissez-moi vous expliquer comment. Les modèles génératifs accomplissent l’exploit de créer de nouvelles données à partir d’une base de données existante….
Intelligence Artificielle
Création de Pipeline avec CDAP
Créer un pipeline avec CDAP Le Data Engineer définit, développe, met en place et maintient les outils et infrastructures adéquats à l’analyse de la donnée par les équipes de Data Science. Il veille à créer une solution permettant le traitement…
Data Science – DevOps Part 3 : MLflow
Plusieurs outils existent dans le but d’essayer de résoudre les problèmes évoqués dans la première partie de l’article et nous faciliter la vie. Certains de ces outils sont open source et d’autres sont payants, chacun apportant des solutions à différents problèmes (souvent les…
Deep Learning Indaba 2019
Sauti Yangu From Deep Learning Indaba 2019 Cet article est destiné à tous les passionnés de l’Intelligence Artificielle (IA), l’apprentissage automatique (Machine Learning), l’apprentissage profond (Deep Learning), de la science de données (Data Science), des données massives (Big data), etc….
Data Science – DevOps : Part 2
Plusieurs outils existent dans le but d’essayer de résoudre les problèmes évoqués dans la première partie de l’article et nous faciliter la vie. Certains de ces outils sont open source et d’autres sont payants, chacun apportant des solutions à différents problèmes…
Marketing : utiliser le Big Data pour prédire le churn
Marketing : utilisation du Big Data pour prédire le churn L’arrêt d’utilisation des services par les clients existants est un phénomène omniprésent dans le milieu des business et en particulier dans les milieux économiques à forte compétitivité. Le domaine des…
Data science – DevOps Part 1
N.B Cet article ( Data Science DevOps ) sera découpé en trois parties pour faciliter la lecture. La première ( Data Science DevOps Partie 1 ) fera une introduction et une présentation du problème, une deuxième partie ( Data Science…
Scoring pour le risque crédit
Le Big Data, due à la croissance accrue des multiples sources de données (Structurées ou non) peut devenir le principal moteur de l’innovation dans le secteur bancaire – et c’est en train de le devenir même s’il faudra vérifier l’utilisation…
NLP KINGDOM
La plupart des données que nous utilisons aujourd’hui se présentent sous format textuel, en effet les données textuelles représentent plus de 70% des données qui transitent sur Internet. Il nous faut donc trouver des moyens pour pouvoir les traiter et…
FROM TEXT TO WORDS
L’objectif principal du NLP (Natural Language Processing) est de donner aux ordinateurs la capacité de comprendre, traiter, analyser des textes écrits dans des langues humaines. La manière dont les ordinateurs comprennent le langage est assez différente de la nôtre. Une…