Machine Learning en prod par Yannick Libert
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Bonjour,
Nous avons le plaisir de vous convier à la prochaine session du Ch'ti JUG qui se déroulera le Mercredi 12 Février 2020 à 18h45 dans l'auditorium d'Euratechnologies. Yannick Libert viendra nous parler de Deep Learning.
Les réseaux de neurones autoencodeurs : ou comment jouer au diabolo pour réduire les dimensions.
Maintenir une infrastructure de production est une tâche pour le moins difficile. C'est un peu le cœur du système d'information, un élément essentiel que l'on entretien avec soin et dévotion.
Comme n'importe quels cœurs, le quotidien se fait au rythme de ses battements : des variations plus ou moins régulières qui s'adaptent aux nombreuses sollicitations extérieures.
Mais que se passe-t'il quand un utilisateur décide soudain de solliciter le système de manière inattendue, anormale, voir même illégale ?
S'en suit parfois une réaction en chaîne qui peut provoquer une défaillance du cœur et même une dégradation des organes qui en dépendent.
Pour empêcher cela, on peut ajouter au cœur un cerveau capable de détecter les comportements anormaux parmi une somme de battements normaux.
C'est l'un des rôles d'un réseau de neurones autoencodeur. En faisant des liens entre des événements à un instant donné, il est capable de saisir le fonctionnement d'un système dans sa globalité tout en s'affranchissant des micro variations causées par un usage quotidien.
Comment fonctionne-t-il vraiment ? Est-t'il possible de l'utiliser facilement en production et d'en tirer une vraie valeur ?
Pour répondre à ses questions, nous aborderons dans une première partie les concepts théoriques pour bien comprendre ces réseaux de neurones, puis nous nous intéresserons à un cas d'usage concret avec quelques conseils pour les déployer sereinement en toutes circonstances.
Yannick Libert : Après avoir travaillé un peu plus de 10 ans dans la recherche en astrophysique (Observatoire de Paris, MIT, Harvard, Université du Cap), je me suis reconverti dans l'IT il y a 2 ans. J'ai d'abord été Ingénieur DevOps puis j'ai évolué assez rapidement sur un poste orienté Data, là où mes compétences d'ancien astrophysicien habitué à la donnée étaient les plus utiles. J'ai notamment pu travailler au sein du pôle Big Data chez Oui.sncf où en plus de contribuer à l'infrastructure Big Data en place, j'ai pu implémenter des solutions de Data Science. Actuellement fier membre du campement Ch'ti d'Octo, j'utilise mes compétences transverses pour accompagner des projets de Data Science de bout en bout, du PoC à la production.
Nous remercions Octo qui sera le sponsor de cette session ainsi que le Club_tech by Euratechnologies pour l'hébergement.
Nous tenons également à remercier les sponsors annuels qui soutiennent notre association: Zenika, OCTO, Mediatech-cx et AXA France.