Pourquoi 95% des projets d'IA 'Ă©chouent' â et comment y remĂ©dier
Démystifier le mythe de l'échec de l'IA en analysant le rapport du MIT, en discutant de la mesure du ROI, des défis d'intégration et de...
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Réflexions sur une décennie en data science et IA, couvrant les tendances technologiques, les changements organisationnels, la gestion de projet et les leçons apprises à ...
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Cela fait maintenant 1 an que j'ai commencé à m'impliquer dans l'organisation de deux groupes de meetup à MTL avec Pydata MTL et MLOps Community...
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Explorer les rÎles des data scientists et des machine learning engineers, leurs différences, et comment ils se complÚtent dans les projets ML modernes.
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Cinq ans de parcours MLOps chez Ubisoft construisant des plateformes ML pour les jeux vidéo. Aperçus sur les défis, outils, flux de travail et leçons...
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