VQI-7937 Des APIs de Machine Learning sur étagère, à l'entrainement distribué dans le cloud | Devoxx

Des APIs de Machine Learning sur étagère, à l'entrainement distribué dans le cloud

Conference

bigd Big Data, Machine Learning, IA & Analytics débutant

Neuilly 251

Friday 12:55 - 13:40

Vous pouvez booster vos applications grâce aux APIs de Machine Learning, afin d'analyser ce que contiennent les images uploadées par vos utilisateurs, de comprendre la structure du texte, ou de reconnaître la voix. Pour le développeur, un simple appel REST suffit, pour interroger les APIs Google Cloud Vision, Speech, Translate ou Natural Language.

A l'opposé, le framework open source Tensorflow permets au data scientist de créer ses propres modèles de Machine Learning, de les entrainer localement ou dans le Cloud, et de lancer ses prédictions en ligne ou même embarquées dans des applis mobiles.

Entre les deux, il est aussi possible de personnaliser les modèles sur étagère, pour reconnaître vos propres images, classifier vos textes, grâce à Google Cloud AutoML.

 Machine learning    Cloud.  
Salle Neuilly 251
Guillaume Laforge Guillaume Laforge

Guillaume Laforge est Developer Advocate chez Google et se focalise en particulier sur l'offre Google Cloud Platform. Et la nuit, il enfile sa casquette Apache Groovy !

TBA : To be announced / Salle non affectée