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  • Comment déployer des modèles interprétables pour les utilisateurs professionnels

    Les travaux de recherche de Fast Forward Labs désormais disponibles sans abonnement

    À l'avenir, tous les nouveaux rapports seront accessibles au public et téléchargeables gratuitement. Nous donnerons également accès à des versions révisées de nos anciens rapports au fil du temps, alors revenez régulièrement consulter les études gratuites disponibles.

    Les meilleurs amis des geeks des données

    Malgré les promesses, le machine learning peut paraître intimidant. L'incertitude vis-à-vis d'un paysage technique en constante évolution, la complexité de l'organisation des équipes et la difficulté à distinguer le battage publicitaire de la réalité, peuvent rapidement décourager les meilleures volontés.

    Laissez vos dirigeants et vos équipes de science des données se concentrer sur le futur de votre entreprise grâce à une équipe virtuelle de recherche dédiée, qui suit en permanence l'évolution des dernières techniques et des pratiques recommandées dans le secteur, tout en déterminant comment les appliquer aux problèmes spécifiques que rencontre votre entreprise.

    La recherche Cloudera Fast Forward Labs se concentre sur les tendances émergentes qui évoluent au fil des avancées algorithmiques et matérielles, de la démocratisation technologique et de la disponibilité des données. Les rapports produits sont accompagnés de prototypes fonctionnels, qui démontrent les capacités de l'algorithme, et offrent des conseils techniques détaillés sur les applications pratiques.

    Que contiennent les rapports de recherche ?

    Les rapports de recherche Cloudera Fast Forward Labs révèlent de nouveaux exemples d'utilisation de vos données et vous donnent une longueur d'avance :

    • Rapports de recherche axés sur différentes capacités de gestion des données et d'exploitation du machine learning qui seront indispensables d'ici six mois à deux ans
    • Prototype faisant la démonstration de son application

    Vous pouvez en outre vous abonner à notre newsletter pour suivre l'actualité de la recherche et les évolutions du secteur.

    Dernières recherches

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    Déduire la dérive conceptuelle sans données étiquetées

    La dérive conceptuelle se produit lorsque les propriétés statistiques d'un domaine cible évoluent au cours du temps et dégradent les performances du modèle. Elle se détecte généralement en surveillant un indicateur de performance d'intérêt et en déclenchant un pipeline de recyclage lorsque celui-ci descend en dessous d'un seuil déterminé. Cependant, cette approche suppose que vous disposiez de nombreuses données étiquetées au moment de la prédiction, ce qui constitue une contrainte irréaliste pour de nombreux systèmes de production. Dans ce rapport, nous analysons plusieurs approches permettant de traiter la dérive conceptuelle quand vous n'avez pas de données étiquetées à disposition.

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     Déduire la dérive conceptuelle sans données étiquetées
    GRATUIT

    À la découverte de l'optimisation multi-objectif des hyperparamètres

    Nous développons des modèles de machine learning en fonction des indicateurs « habituels » tels que l'exactitude prédictive, le rappel et la précision. Cependant, ces indicateurs sont rarement la seule chose qui nous intéresse. Les modèles de production doivent également répondre à des exigences physiques telles que le temps de latence ou l'empreinte mémoire, ou à des contraintes d'équité. L'optimisation des hyperparamètres se corse davantage en présence de plusieurs indicateurs à optimiser. Lors de nos dernières recherches, nous nous sommes penchés en détail sur ce scénario d'optimisation multi-objectif des hyperparamètres.

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    À la découverte de l'optimisation multi-objectif des hyperparamètres

    Services consultatifs Cloudera sur le machine learning

    Identifiez les sujets sur lesquels vos précieuses ressources doivent se concentrer, comment mettre en œuvre des pratiques efficaces et comment accélérer le passage du développement à la production tout en évitant les impasses techniques.

    Blog Fast Forward Labs

     

    Ne vous laissez pas distancer par demain

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    Apprenez à concevoir un système de réponse automatique aux questions à base de deep learning

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    Utiliser judicieusement le deep learning pour détecter les anomalies.

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    Découvrez comment combiner l'inférence causale et le machine learning

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    Fiche technique Cloudera Fast Forward Labs

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