Un réseau de neurones artificiels ou Neural Network est un système informatique s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour apprendre. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie d’intelligence artificielle de la famille du Deep Learning.
Un réseau de neurones artificiels ou Neural Network est un système informatique s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour apprendre. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie d’intelligence artificielle de la famille du Deep Learning.
BIPEA 2023 Yvon Gervaise : L'IA Matrice du Laboratoire du Futur ..YvonGervaise
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHALLENGE POUR LES LABORATOIRES DANS LES PROCHAINES ANNEES ?
L’I.A : Matrice du Laboratoire du Futur …
Voici le support de ma #Conference faite lors des Rencontres Techniques #BIPEA 2023
Il y est aussi question de nouveautés #PhenoMatrix , #IAGenerative #BingGPT4 …
#LaboratoireduFutur #Laboratoires
Via #ExpertScience ( E.S.C. ExpertScience - Consulting
BIPEA 2023 L'IA Matrice du Laboratoire du Futur par Yvon GervaiseYvon Gervaise
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHALLENGE POUR LES LABORATOIRES DANS LES PROCHAINES ANNEES ?
L’I.A : Matrice du Laboratoire du Futur …
Voici le support de ma #Conference faite lors des Rencontres Techniques #BIPEA 2023
Il y est aussi question de nouveautés #PhenoMatrix , #IAGenerative #BingGPT4 …
#LaboratoireduFutur #Laboratoires
Via #ExpertScience ( E.S.C. ExpertScience - Consulting
Penser le laboratoire du futur... l'impact de L'IA Yvon Gervaise
ce document est le prélude à ma prochaine publication 1er semestre 2022 dans la revue Bulletin de la Société des Experts Chimistes de France ( S.E.C.F.)
L'Intelligence Artificielle ( I.A.) est au cœur de cette mutation encore nous faut il distinguer les différentes formes d'I.A. , comprendre comment fonctionnent les Réseaux neuronaux artificiels ?
Demain fiction ou réalite ? le directeur de laboratoire sera remplacé par une Super Intelligence Artificielle ( S.I.A.) ?
le Cerveau des chimistes n'a pas dit son dernier mot ?
le Laboratoire ne doit il pas rester un véritable lieu où émerge de la collaboration des ( IH )cerveaux une Intelligence collective et repartie face à une I.A. plus centrale ?
Yvon Gervaise
E.S.C. ( EXPERTSCIENCE - CONSULTING )
29 AVRIL 2022
Two decades ago Extreme Programming revolutionized software development with a set of principles and practices that help to improve product quality, user experience, efficiency and well-being of teams. In this presentation we will discuss how such a methodology can be even more important to deliver valuable and reliable Data Science products meeting ever-growing speed-to-market expectations.
Il y a 20 ans, l’Extreme Programming était un framework novateur avec des pratiques de génie logiciel sans lesquelles nous n’imaginerions plus travailler aujourd’hui pour produire des logiciels de qualité. Dans cette présentation, nous découvrirons comment les pratiques de l’Extrême Data-Science, qui se reposent sur les épaules du géant Extrême Programming, nous permettent d’intégrer avec succès les data-scientists et leurs projets dans les équipes, et aident à assurer la qualité des livrables data-science qui offrent des fonctionnalités optimales pour l’utilisateur.
Make Data Science Great Again. Pourquoi et comment crafter la Data Science su...Anastasia Bobyreva
Il n'est pas évident d'intégrer de la Data Science dans les sociétés qui développent un business qui de base ne prévoyait pas de l’intelligence artificielle (IA), et pour lequel l’IA n'est pas au cœur du métier. Malgré la motivation d'utiliser l’IA, de nombreux projets Data Science dans ces sociétés échouent.
C'est autant frustrant pour les responsables d'entreprises que démotivant pour les data-scientists, dont les projets finissent au placard. On va analyser ensemble cette situation, pour déterminer les raisons de ces échecs. On va également étudier comment éviter les erreurs les plus courantes, et comment mener ce changement sans encombre afin d'enrichir vos produits avec l’IA.
L’objectif du talk est que peu importe le profil que vous avez - dev front, dev back, data-scientist, CTO, CEO, Product Manager - vous retournerez lundi dans votre société en sachant à la fois identifier et mener à bien les opportunités de Data Science.
Presentation of Learn Link, the first social network that aims to connect people depending on what they want to learn or teach, and boost the motivation during the learning.
https://twitter.com/swmtp/status/1005849400466464768
Thanks to my great teammates (slide 14) for their work and motivation !
Google voice transcriptions demystified: Introduction to recurrent neural ne...Anastasia Bobyreva
Introduction to LSTM, the deep learning algorithm behind Google Voice Transcriptions, explained without any mathematics equation. Mostly for non-technical audience without any data-science background.
Big Data Science in Scala ( Joker 2017, slides in Russian)Anastasia Bobyreva
«Нужно бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте, а чтобы куда-то попасть, надо бежать как минимум вдвое быстрее!» — data scientist в Стране Чудес.
Наука о данных вынуждена, как минимум, идти в ногу с постоянно увеличивающимися объемами и сложностью данных, а в идеальном случае стараться опережать и предупреждать потенциальные проблемы, возникающие при их обработке.
В этом докладе вы увидите, как Scala-библиотеки Saddle, Smile и Spark помогают науке о данных отвечать постоянно эволюционирующим требованиям инфраструктуры, облегчая анализ и расширяя возможности описательной статистики, обработки данных и машинного обучения. В этом им помогают функциональные аспекты языка Scala, его благоприятная экосистема больших данных и гибридность с объектно-ориентированным программированием.
На примере предсказания кликов на рекламных пространствах интернета мы исследуем с вами возможности, преимущества и пути развития Scala для науки о данных.
How to get the best of both worlds : Big Data and Data Science?
Run Deep Learning on Spark easily with BigDL library!
Slides of my short conference, introduction to BigDL, for Christmas JUG event in Montpellier
1. The document discusses big data and data science libraries in Scala for tasks like preprocessing, machine learning, and evaluation.
2. It demonstrates using Spark and Smile libraries on a real dataset to optimize click-through rates by analyzing features like OS, categories, and time.
3. The document compares the performance of Spark and Smile for random forest classification and regression on a 13GB dataset.
Which library should you choose for data-science? That's the question!Anastasia Bobyreva
This talk presents you the data-science ecosystem in two languages : Python and Scala. It demonstrates the use of their libraries on real dataset to solve binary classification problem with decision tree algorithm.
This talk presents you how three scala libraries - Smile, Saddle and Spark ML - satisfy requirements of new Big Data Science projects. Let's see it on example of click-through rate prediction.
BIPEA 2023 Yvon Gervaise : L'IA Matrice du Laboratoire du Futur ..YvonGervaise
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHALLENGE POUR LES LABORATOIRES DANS LES PROCHAINES ANNEES ?
L’I.A : Matrice du Laboratoire du Futur …
Voici le support de ma #Conference faite lors des Rencontres Techniques #BIPEA 2023
Il y est aussi question de nouveautés #PhenoMatrix , #IAGenerative #BingGPT4 …
#LaboratoireduFutur #Laboratoires
Via #ExpertScience ( E.S.C. ExpertScience - Consulting
BIPEA 2023 L'IA Matrice du Laboratoire du Futur par Yvon GervaiseYvon Gervaise
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHALLENGE POUR LES LABORATOIRES DANS LES PROCHAINES ANNEES ?
L’I.A : Matrice du Laboratoire du Futur …
Voici le support de ma #Conference faite lors des Rencontres Techniques #BIPEA 2023
Il y est aussi question de nouveautés #PhenoMatrix , #IAGenerative #BingGPT4 …
#LaboratoireduFutur #Laboratoires
Via #ExpertScience ( E.S.C. ExpertScience - Consulting
Penser le laboratoire du futur... l'impact de L'IA Yvon Gervaise
ce document est le prélude à ma prochaine publication 1er semestre 2022 dans la revue Bulletin de la Société des Experts Chimistes de France ( S.E.C.F.)
L'Intelligence Artificielle ( I.A.) est au cœur de cette mutation encore nous faut il distinguer les différentes formes d'I.A. , comprendre comment fonctionnent les Réseaux neuronaux artificiels ?
Demain fiction ou réalite ? le directeur de laboratoire sera remplacé par une Super Intelligence Artificielle ( S.I.A.) ?
le Cerveau des chimistes n'a pas dit son dernier mot ?
le Laboratoire ne doit il pas rester un véritable lieu où émerge de la collaboration des ( IH )cerveaux une Intelligence collective et repartie face à une I.A. plus centrale ?
Yvon Gervaise
E.S.C. ( EXPERTSCIENCE - CONSULTING )
29 AVRIL 2022
Two decades ago Extreme Programming revolutionized software development with a set of principles and practices that help to improve product quality, user experience, efficiency and well-being of teams. In this presentation we will discuss how such a methodology can be even more important to deliver valuable and reliable Data Science products meeting ever-growing speed-to-market expectations.
Il y a 20 ans, l’Extreme Programming était un framework novateur avec des pratiques de génie logiciel sans lesquelles nous n’imaginerions plus travailler aujourd’hui pour produire des logiciels de qualité. Dans cette présentation, nous découvrirons comment les pratiques de l’Extrême Data-Science, qui se reposent sur les épaules du géant Extrême Programming, nous permettent d’intégrer avec succès les data-scientists et leurs projets dans les équipes, et aident à assurer la qualité des livrables data-science qui offrent des fonctionnalités optimales pour l’utilisateur.
Make Data Science Great Again. Pourquoi et comment crafter la Data Science su...Anastasia Bobyreva
Il n'est pas évident d'intégrer de la Data Science dans les sociétés qui développent un business qui de base ne prévoyait pas de l’intelligence artificielle (IA), et pour lequel l’IA n'est pas au cœur du métier. Malgré la motivation d'utiliser l’IA, de nombreux projets Data Science dans ces sociétés échouent.
C'est autant frustrant pour les responsables d'entreprises que démotivant pour les data-scientists, dont les projets finissent au placard. On va analyser ensemble cette situation, pour déterminer les raisons de ces échecs. On va également étudier comment éviter les erreurs les plus courantes, et comment mener ce changement sans encombre afin d'enrichir vos produits avec l’IA.
L’objectif du talk est que peu importe le profil que vous avez - dev front, dev back, data-scientist, CTO, CEO, Product Manager - vous retournerez lundi dans votre société en sachant à la fois identifier et mener à bien les opportunités de Data Science.
Presentation of Learn Link, the first social network that aims to connect people depending on what they want to learn or teach, and boost the motivation during the learning.
https://twitter.com/swmtp/status/1005849400466464768
Thanks to my great teammates (slide 14) for their work and motivation !
Google voice transcriptions demystified: Introduction to recurrent neural ne...Anastasia Bobyreva
Introduction to LSTM, the deep learning algorithm behind Google Voice Transcriptions, explained without any mathematics equation. Mostly for non-technical audience without any data-science background.
Big Data Science in Scala ( Joker 2017, slides in Russian)Anastasia Bobyreva
«Нужно бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте, а чтобы куда-то попасть, надо бежать как минимум вдвое быстрее!» — data scientist в Стране Чудес.
Наука о данных вынуждена, как минимум, идти в ногу с постоянно увеличивающимися объемами и сложностью данных, а в идеальном случае стараться опережать и предупреждать потенциальные проблемы, возникающие при их обработке.
В этом докладе вы увидите, как Scala-библиотеки Saddle, Smile и Spark помогают науке о данных отвечать постоянно эволюционирующим требованиям инфраструктуры, облегчая анализ и расширяя возможности описательной статистики, обработки данных и машинного обучения. В этом им помогают функциональные аспекты языка Scala, его благоприятная экосистема больших данных и гибридность с объектно-ориентированным программированием.
На примере предсказания кликов на рекламных пространствах интернета мы исследуем с вами возможности, преимущества и пути развития Scala для науки о данных.
How to get the best of both worlds : Big Data and Data Science?
Run Deep Learning on Spark easily with BigDL library!
Slides of my short conference, introduction to BigDL, for Christmas JUG event in Montpellier
1. The document discusses big data and data science libraries in Scala for tasks like preprocessing, machine learning, and evaluation.
2. It demonstrates using Spark and Smile libraries on a real dataset to optimize click-through rates by analyzing features like OS, categories, and time.
3. The document compares the performance of Spark and Smile for random forest classification and regression on a 13GB dataset.
Which library should you choose for data-science? That's the question!Anastasia Bobyreva
This talk presents you the data-science ecosystem in two languages : Python and Scala. It demonstrates the use of their libraries on real dataset to solve binary classification problem with decision tree algorithm.
This talk presents you how three scala libraries - Smile, Saddle and Spark ML - satisfy requirements of new Big Data Science projects. Let's see it on example of click-through rate prediction.
2. “We're just going to program computers;
that's all we need to do. And I said, no, you
really ought to study brains. They said, oh,
you know, you're wrong. And I said, no,
you're wrong, and I didn't get in.
Jeff Hawkins, about his
job interview at AI lab, MIT
4. Idée principal
Le néocortex arrive à traiter différents type d'information
(visuel, sonore, sensoriel, langage naturel)
tout en gardant la même structure
5. Cortical learning
algorithm
synapses
Mappent les entrées
de façon le plus
efficace
cellules
Apprend de
représenter les
différents contextes
pour le même
concept
colonnes
Groupement des
cellules avec le
même « feed-
forward input »
15. Temporal pooler
Apprend les
séquences
et les stock en
mémoire
Quand une cellule
devient active
forme les
connections avec
les autres cellules
qui étaient active
juste avant
Fait les
prédictions
Peut faire appelle à
n'importe quel
séquence en
mémoire et prédire
ce qui peut arriver
Spatial Pooler
Temporal Pooler
Séquence Memory
Prediction
17. Sinus function prediction
from nupic.frameworks.opf.modelfactory import ModelFactory
model = ModelFactory.create(model_params.MODEL_PARAMS)
model.enableInference({'predictedField': 'y'})
18. Sinus function prediction
from nupic.frameworks.opf.modelfactory import ModelFactory
model = ModelFactory.create(model_params.MODEL_PARAMS)
model.enableInference({'predictedField': 'y'})
19. Sinus function prediction
from nupic.frameworks.opf.modelfactory import ModelFactory
model = ModelFactory.create(model_params.MODEL_PARAMS)
model.enableInference({'predictedField': 'y'})
21. Sinus function prediction
from nupic.frameworks.opf.modelfactory import ModelFactory
model = ModelFactory.create(model_params.MODEL_PARAMS)
model.enableInference({'predictedField': 'y'})
result = model.run({'y': y})
inference =
result.inferences['multiStepBestPredictions'][1]
23. Nupic c'est aussi ...
● Prédiction et détection des anomalies
● Produit commercial Numenta Grok
● Open source code
● Hackaton Numenta chaque année
● Outil de visualisation Cerebro
● Moteur HTM