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 (2/2)

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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