#40 Multi-Sujets: Gestion d'expériences en science des données

Details

Toulouse Data Science revient avec la 40ème édition de son Meetup, cette fois ce sera un multi-sujets sur la gestion des expériences en Machine Learning !

Trois chouettes sujets et trois speakers super chouettes sont à prévoir:

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Sujet 1: Polyaxon
Speaker Victor Fomin, Magellium

Polyaxon est une solution open-source dédiée à la gestion du cycle de vie des applications machine/deep learning. Cette plateforme fait l'abstraction de l'infrastructure, gestion des dépendances et permet de reproduire les expérimentations machine/deep learning. Elle supporte la majorité de frameworks populaires (TF, Keras, PyTorch, MXNet, scikit-learn etc) et s'intégre en quelques ligne dans le code existant (e.g. Python). Polyaxon se deploy sur tout type de cluster Kubernetes: local ou cloud. Gestion des utilisateurs et l'interface graphique dans le navigateur permettent de facilement travailler en équipe et de suivre les projets et les expérimentations. La plateforme est disponible en CE et EE versions.

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Sujet 2: Sacred
Speaker: Vincent Chabot, Meteo France

"Comment gérer ses expériences de machine learning avec Sacred ou comment rendre ses expériences (quasi) reproductible sans effort."

Dans cette présentation les principes de sacred, une librairie python, seront présentés.
Sacred permet via l’utilisation de décorateur (et de la “magie” liée à sacred) de :
- conserver une trace de l’ensemble des paramètres d’une expérience,
- sauver les configurations utilisées et les résultats dans des bases de données,
- gérer et combiner différentes configurations pour former de nouvelles expériences.

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Sujet 3: MLFlow & DVC
Speaker: Hacene Karrad, Delair

La démocratisation de l’apprentissage automatique et profond a rendu indispensable les outils de gestion des expériences. Ces outils permettent de gérer, organiser, suivre et enregistrer les expériences d'apprentissage automatique. Chez Delair, on entraîne et on déploie fréquemment des solutions à base d’apprentissage automatique et profond appliquées sur des images de drones. On utilise les différents outils de l'état de l’art pour entraîner ces modèles, et mlflow est un outil essentiel qu’on utilise pour gérer nos expériences. Dans cette présentation on vous parlera de notre motivation derrière l’utilisation de cet outil, et on vous présentera un cas d’usage pour illustrer ses fonctionnalités

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Agenda:
• 19h00 - Accueil des participants
• 19h15 - Talk d'introduction
• 19h30 - Présentations
• 21h00 - Moment apéro et échange entre les membres
• 21h45 - Fin du Meetup

Un GRAND MERCI à notre SPONSOR :
- Dexstr : https://www.dexstr.io/fr/
- Airbus : https://www.airbus.com/
- Liebherr Aerospace : https://www.liebherr.com/

Un merci tout spécial à Nathalie et Benoit d’Harry Cow pour leur accueil.

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