Hadoop et Spark de la fondation Apache: Du Big Data Distribué au Machine Learning

Je vous avais déjà par­lé d’Hadoop dans cet arti­cle sur “Lim­ites des SGBDR pour le Big Data, NoSQL et NewSQL”. Hadoop est un frame­work libre et open source écrit en Java des­tiné à faciliter la créa­tion d’ap­pli­ca­tions dis­tribuées pour le stock­age de don­nées, per­me­t­tant aux appli­ca­tions de tra­vailler avec des mil­liers de nœuds et des… Lire la Suite →

Tensor/Tensorflow: le processeur de Google pour l’Intelligence Artificielle!

Google avait déjà com­mencé à con­stru­ire de nom­breux élé­ments pour ses cen­tres de don­nées.  Il conçoit main­tenant ses pro­pres processeurs. Ten­sor ou plutôt Ten­sor Pro­cess­ing Unit (TPU)  est une puce con­stru­ite spé­ciale­ment pour l’ap­pren­tis­sage. Google n’a pas de besoin de haute pré­ci­sion pour l’in­tel­li­gence arti­fi­cielle, le processeur Ten­sor est axé sur les opéra­tions brutes par sec­onde, c’est à dire des tach­es spé­ci­fiques.… Lire la Suite →

Introduction au Deep Learning

Je vous pro­pose de dis­cuter un peu autour d’une vidéo de David Louapre (chaine youtube Sci­enceE­ton­nante) sur le deep learn­ing. C’est telle­ment bien présen­té et amené et que je préfère l’u­tilis­er comme base de réflex­ion ici. Nous avons déjà dis­cuté du deep learn­ing sur ce blog avec l’ar­ti­cle sur la course de voitures Rob­o­race, avec… Lire la Suite →

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