Yoann Benoit
Yoann est Data Scientist chez Xebia. Il est également formateur au sein de Xebia Training .
Il y a 5 mois

On-device Intelligence : intégrez du Deep Learning sur vos smartphones

Si l’innovation en matière d’usages commençait ces derniers temps à baisser de rythme pour les applications sur smartphones, les récentes avancées dans le domaine du Deep Learning ouvrent la porte à de nouvelles opportunités. De la reconnaissance d’images au traitement et à la génération automatique de son ou de texte, ces avancées techniques et technologiques...

Il y a 8 mois

TensorFlow & Deep Learning – Episode 3 – Modifiez votre Réseau de Neurones en toute simplicité

Dans le précédent article, nous avons mis en place toute la mécanique de création et d’entraînement d’un réseau de neurones. De la gestion des inputs jusqu’à la visualisation des résultats dans TensorBoard, en passant par les opérations d’inférence et d’entraînement, toute la chaîne était présente pour entraîner notre premier réseau de neurones: le Softmax Regression....

Il y a 9 mois

TensorFlow & Deep Learning – Episode 2 – Notre premier réseau de neurones

Maintenant que nous avons vu les bases de TensorFlow, nous allons pouvoir commencer à entrer dans le vif du sujet et implémenter notre premier réseau de neurones. L’objectif de cet article est de décortiquer les grandes étapes nécessaires à la création et à l’entraînement d’un réseau de neurones, jusqu’à la visualisation finale des résultats dans TensorBoard....

Il y a 9 mois

TensorFlow Dev Summit, comme si vous y étiez (2/2)

Le 15 février 2017 à Mountain View s’est tenu le tout premier TensorFlow Dev Summit. Au programme de cette conférence, la sortie de la version 1.0 de TensorFlow, mais aussi de nombreuses présentations sur les optimisations internes propres à TensorFlow, les différentes APIs ainsi que de nombreux cas d’usage. Si vous avez raté cet évènement, pas...

Il y a 9 mois

TensorFlow Dev Summit, comme si vous y étiez (1/2)

Le 15 février 2017 à Mountain View s’est tenu le tout premier TensorFlow Dev Summit. Au programme de cette conférence, la sortie de la version 1.0 de TensorFlow, mais aussi de nombreuses présentations sur les optimisations internes propres à TensorFlow, les différentes API ainsi que de nombreux cas d’usage. Si vous avez raté cet évènement,...

Il y a 10 mois

TensorFlow & Deep Learning – Épisode 1 – Introduction

Publié par Yoann Benoit

Nous en entendons beaucoup parler ces derniers temps, et pour cause, TensorFlow est devenu en un temps record l’un des frameworks de référence pour le Deep Learning, utilisé aussi bien dans la recherche qu’en entreprise pour des applications en production. Au-delà de la hype présente autour de ce framework et des projets qui émergent grâce...

Il y a 1 année

Data Science & Internet of Things

Avec le développement de la connectivité sur de nombreux objets et appareils, l’apparition des nouveaux protocoles de communication comme LorA et Sigfox, l’arrivée sur le marché des capteurs peu chers et l’inflation des données qu’ils émettent, l’IoT (Internet des Objets) prend désormais de la place, non seulement dans nos vies quotidienne, mais aussi au niveau...

Il y a 1 année

Retours sur PyData Paris

Les 14 et 15 juin, nous étions à la deuxième édition parisienne de PyData, la conférence internationale regroupant tous les sujets traitant de près ou de loin de Python et de la Data. Au cours de cet article, nous allons vous faire un retour sur quelques-unes des interventions qui nous ont marqués. Overview : programme...

Il y a 1 année

PySpark sur votre IDE – Comment faire ?

Publié par Yoann Benoit

Spark est maintenant un framework incontournable pour le traitement massif de données. Il est aussi de plus en plus utilisé dans les équipes de développement de projets Data, surtout via son API principale en Scala. Qu’en est-il de Python ? Si cette API est elle aussi massivement utilisée, force est de constater qu’on la retrouve...

Il y a 2 années

Introduction des bases de la programmation en Python

Publié par Yoann Benoit

L’une de nos valeurs est le partage de connaissance. Dans cette logique, nous avons pris l’habitude de contribuer dans le magazine Programmez! sur différents sujets. Cette fois-ci, c’est un de nos Data Scientists, Yoann Benoit, qui a souhaité écrire un article sur Python. C’est un langage de programmation interprété et orienté objet de plus en...

Il y a 2 années

From scikit-learn to Spark ML

Publié par Yoann Benoit

Dans un récent billet de blog de Databricks et Olivier Girardot, From Pandas to Apache Spark’s DataFrame, les auteurs nous montraient comment transposer le traitement et l’analyse de données faites avec la librairie Python pandas en DataFrames PySpark. L’article prouvait que, bien que quelques différences techniques existent dues au fait que les objets traités ne...

Il y a 2 années

Article Programmez! – Vos premiers pas en Machine Learning

En avril 2015, le Magazine Programmez a publié un article sur le Machine Learning. Ecrit par deux Xebians, Yoann Benoit et Thomas Ounnas, cet article vous forme au Machine Learning. En effet, au travers de cet article, ils vous proposent une initiative au Machine Learning, qui est un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle. Cette discipline permet...

Il y a 3 années

Les outils de la Data Science : Spark MLlib, mise en pratique (2/2)

Publié par Yoann Benoit, Alban Phelip

  Dans le précédent article, nous vous présentions les différents concepts liés à MLlib : les types de RDD à fournir, la structure des algorithmes et la démarche à adopter pour construire une chaîne de traitement de Machine Learning. Nous allons maintenant mettre en pratique ces concepts à travers plusieurs exemples basés sur les différents algorithmes...

Il y a 3 années

Tech-Event Initiation au Machine Learning avec Spark le 4 Juin

Savoir faire du Machine Learning, notamment dans un contexte Big Data, est une compétence de plus en plus recherchée de nos jours. Pourtant cette discipline est loin d’être la plus simple à acquérir. Xebia vous propose de vous initier progressivement au Machine Learning et au framework Spark. Nous utiliserons les outils les plus récents des...

Il y a 3 années

Les outils de la Data Science : Spark MLlib, théorie et concepts (1/2)

Publié par Yoann Benoit, Alban Phelip

Dans deux précédents articles nous vous présentions R et Python et comment ils sont utilisés en Data Science. La limite de ces langages est cependant rapidement atteinte lorsque l’on a affaire à de gros jeux de données qui ne tiennent plus en mémoire. Dans ce cas là, la solution à envisager est de distribuer les...

Il y a 3 années

Les outils de la Data Science : Python Data Tools

Suite de notre série d’articles de présentation des outils de la Data Science, nous présentons aujourd’hui Python. Python est un langage orienté objet bénéficiant d’une syntaxe précise et efficace. Il est couramment utilisé par les Data Scientists grâce à ses librairies d’analyse numérique et de calcul scientifique (numpy, scipy, pandas) et de visualisation (matplotlib), mais...

Xebia.TV

XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées

XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées Par Laurène Thénoz et Stéphane Guédon, Coachs Agile chez Xebia. À travers une série de scénettes et mises en situation, nous vous proposons de faire un tour d’horizon des questions que l’on se pose et des problèmes que l’on rencontre avant, pendant et après la mise en place des Feature Teams. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ?

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ? Par Sarah Buisson, Ingénieur developpeur J2EE chez Xebia. Rares sont les projets sans tests unitaires. Mais votre couverture de tests est-elle vraiment pertinente? Avec Pitest, les tests de mutations vont vous permettre de valider l’efficacité de vos tests. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning Par Loïc Divad, Data Engineer chez Xebia De plus en plus d’initiatives Data Science sont rendues possibles grâce à la mise en place de DataLakes. Les modèles de Machine Learning inclus dans ces projets sont, comme toute application, sujets à évolutions. Le suivi de ces évolutions peut-il être automatisé ? Les standards de déploiement pour ces applications sont-ils toujours de rigueur ? Lors de ce slot nous présenterons différentes pistes pour réconcilier Continuous Delivery et Machine Learning. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-deploiement-continu-de-modele-de-machine-learning-loic-divad?qid=788dfb2f-ae40-4aa9-a00b-5cfe138488ff&v=&b=&from_search=1