Une mise en perspective…

Annoncés en cascade depuis l’automne 2017, à commencer par la refonte d’Azure Machine Learning et ses nouveaux services (service d’expérimentation, packages Azure Machine Learning, service de gestion des modèles, et application Workbench) – celle-ci a donné lieu à toute une série de billets sur ce même blog, de nombreux services, Framework et outils de Machine…


Windows ML, un nouveau venu !

Annoncé en Mars 2018, Windows ML (Machine Learning) s’inscrit dans la politique de Microsoft de s’investir (toujours plus) dans les technologies d’Intelligence Artificielle (IA) à l’image de l’actualité partagé dans le cadre des derniers billets publiés sur ce blog. Je tiens à remercier Pierre Lataillade actuellement en stage de fin d’étude au sein de Microsoft…


ML.NET, Quesaquo ?

L’actualité de la plateforme d’IA de Microsoft est riche et à ce propos, nous souhaitions revenir l’espace d’un billet sur une annonce récente, celle de ML.NET. Je tiens à remercier Pierre Lataillade actuellement en stage de fin d’étude au sein de Microsoft France pour cette contribution. Qu’est-ce que ML.NET ? Annoncé lors de la conférence //Build…


Vous avez dit ONNX ?

L’Intelligence Artificielle (IA) constitue un accélérateur de la transformation numérique pour chaque industrie, avec des exemples couvrant la fabrication, la vente au détail, la finance, les soins de santé et bien d’autres encore. À ce rythme, chaque industrie sera en mesure d’utiliser l’IA pour amplifier l’ingéniosité humaine. (Je vous invite à lire à ce propos…


Collaborer sur vos projets DS avec Azure ML Workbench

  Nous commençons cette nouvelle année 2018 avec ce billet qui s’inscrit dans la série de billets déjà publiés sur les nouveaux services d’Azure Machine Learning (Azure ML). Pour mémoire, cette série de billets vise à vous faire découvrir progressivement ce nouvel environnement Azure ML, à en partager avec vous les nouveautés et bénéfices, et…


Déployer un modèle sur Azure IoT Edge

Dans le billet précédent de cette série billets sur les nouveaux services d’Azure Machine Learning (Azure ML), nous avons illustré la façon de déployer un modèle empaqueté dans un conteneur Docker sous forme de service web dans Azure. Avec la nouvelle version de ce mois de décembre 2017 du service de gestion des modèles d’Azure…


Créer et interroger votre service web avec Azure ML

  Azure Machine Learning Studio permet depuis ses débuts de déployer un service web pour pouvoir interroger votre modèle préalablement entrainé. Vous pouvez bien évidement faire de même avec le service de gestion des modèles d’Azure Machine Learning (Azure ML). C’est ce que nous vous proposons d’aborder dans ce billet qui s’inscrit dans la continuité…


Entrainer à l’échelle pour le Deep Learning : Azure Batch AI

Bloc-notes Jupyter Nous poursuivons notre série de billets sur les nouveaux services d’Azure Machine Learning (Azure ML) ou intimement liés comme ici avec un nouveau venu : Azure Batch AI. Azure Batch AI est en effet un nouveau service de Microsoft Azure introduit en octobre pour faciliter l’entraînement et l’évaluation à l’échelle de modèles d’apprentissage profond…


Configuration des cibles d’exécution d’Azure ML

  Ce billet s’inscrit dans la série de billets sur les nouveaux services d’Azure Machine Learning (Azure ML) à savoir le service d’expérimentation et le service de gestion des modèles, série que nous avons initiée en septembre et octobre dernier avec les annonces associées. Cette série de billets vise à vous faire découvrir progressivement ce…


Premiers pas avec les nouveaux services d’Azure Machine Learning – 2nde partie

Nous souhaitons vous donner au travers de ce billet un premier aperçu des capacités du nouvel environnement Azure ML, càd le service d’expérimentation, le service de gestion des modèles et bien sûr l’ « établi » (Azure ML Workbench), sur un jeu de données en rapport avec la maintenance prédictive. Pour cela, ce billet vise à proposer une…