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Event Driven Machine Learning

Lors de la XebiCon’19, Giulia Bianchi, Data Scientist et Loic Divad, Data Engineer chez Publicis Sapient Engineering ont présenté la conférence « Event Driven Machine Learning« .

Le serving de modèle de Machine Learning pour la prédiction en temps réel présente des défis tant en Data Engineering qu’en Data Science. Comment construire un pipeline moderne qui permet de réaliser des prédictions en continu ? Dans le cas d’un exercice supervisé, comment allier tracing et tracking des performances ? Comment récupérer un feedback pour déclencher un réentraînement réactif ?

Dans ce talk nous vous proposons de dresser, ensemble, une proposition concrète de pipeline, qui prend en compte les phases d’exploration et de monitoring dans un contexte temps réel. Les ingrédients : un event log, une plateforme notebook et d’autres surprises nous venant tout droit du Cloud.

Toutes les autres vidéos de la XebiCon sont disponibles sur le site de la XebiCon.

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Publié par Loic Divad

Loïc est Data Engineer chez Xebia. Il intervient sur des problématiques liées au Big Data comme l’acquisition, le traitement et le stockage des données. Il travaille avec des outils comme Scala, Spark et Kafka.

Publié par Giulia Bianchi

Giulia est Data Scientist, consultante et formatrice à Xebia. Elle travaille actuellement sur des volumes de données importants en mettant en place des algorithmes de Machine Learning, avec un objectif concret d’industrialisation. Elle participe à l’organisation du [DataXDay](https://dataxday.fr/). Elle suit les nouvelles tendances du monde de la Data en participant aux différents Meetups et en suivant des blogs. Elle contribue activement à cet écosystème en donnant des [talks](https://speakerdeck.com/giulbia) et en écrivant sur le [blog Xebia](https://blog.xebia.fr/author/gbianchi/).

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