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Databuzzword
Франция
Добавлен 26 окт 2018
Le podcast qui commente l’actualité de l’intelligence artificielle, du big data et de la data en général. Nous invitons régulièrement des intervenants extérieur pour participer à nos émissions. Vous avez quelque chose à partager? Une startup à promouvoir dans le domaine de la data? Venez en parler avec nous! A bientôt
Doing AI GPU Benchmarks with ML commons (Part1)
2h of live in which we explored :
- how GPU work
- the different generations of GPUs
- what is @commons_ml
- what are the benchmarks covered by @commons_ml
- how to mount a NAS for data preparation based on @OVHcloud
- we prepared the dataset for BERT training benchmark.
Links:
- MLcommons training benchmarks : mlcommons.org/en/training-normal-10/
- MLCommons training GitHub : github.com/mlcommons/training_results_v1.0
- Understand GPUs with Pokemons : blog.ovhcloud.com/understanding-the-anatomy-of-gpus-using-pokemon/
- Distributed training with GPUs : blog.ovhcloud.com/distributed-training-in-a-deep-learning-context/
Blog: databuzzword.com
Twitter: jilijeanlouis
Twitter: data...
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- what is @commons_ml
- what are the benchmarks covered by @commons_ml
- how to mount a NAS for data preparation based on @OVHcloud
- we prepared the dataset for BERT training benchmark.
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- MLcommons training benchmarks : mlcommons.org/en/training-normal-10/
- MLCommons training GitHub : github.com/mlcommons/training_results_v1.0
- Understand GPUs with Pokemons : blog.ovhcloud.com/understanding-the-anatomy-of-gpus-using-pokemon/
- Distributed training with GPUs : blog.ovhcloud.com/distributed-training-in-a-deep-learning-context/
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Видео
[EN] HuggingFace Wav2Vec2 sprint - day2
Просмотров 3733 года назад
Where to create your account : www.ovhcloud.com/ Github : github.com/jqueguiner/wav2vec2-sprint/ Dockerhub : hub.docker.com/repository/docker/databuzzword/hf-wav2vec Discord : discord.gg/HeuCTxnXrE
[EN] HuggingFace - wav2vec sprint - How to train
Просмотров 2,2 тыс.3 года назад
Where to create your account : www.ovhcloud.com/ Github : github.com/jqueguiner/wav2vec2-sprint/ Dockerhub : hub.docker.com/repository/docker/databuzzword/hf-wav2vec Discord : discord.gg/HeuCTxnXrE
[EN] OVHcloud AI training - How to authicate using Auth token
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[EN] OVHcloud AI training - How to upload data to AI Training
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[EN] OVHcloud AI training - How to Attach a voucher
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[FR] #7 - AI : Reconnaissance Faciale - Hands on python face_recognition
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Dans cette vidéo nous verrons comment faire son propre système de reconnaissance faciale. Nous utiliserons la bibliothèque python face_recognition (github.com/ageitgey/face_recognition). Pour comprendre la théorie et comprendre comment tout ça fonctionne je vous conseille la première partie de cette série de vidéo : ruclips.net/video/Jn5llTLi654/видео.html Nous y parlons réseaux de neuronnes, H...
[FR] #6 - AI : Reconnaissance Faciale - Les réseaux Siamois
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Dans cette vidéo nous verrons comment fonctionne la reconnaissance faciale. L'histoire de la reconnaissance faciale va des systèmes basés sur des éléments géométriques puis vectoriels et enfin sur les réseaux de neurones. Nous parlerons des réseaux de neurones siamois qui permettent l'ajout de nouveaux individus dans une bases de données dans pour autant ré entrainer le système complet. voici l...
[FR] #5 - Reconnaissance Vocale: La Guerre commence
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1) application des tranformers dans le monde de la reconnaissance vocale End-to-End Multi-Channel Transformer for Speech Recognition From Amazon Alexa: arxiv.org/abs/2102.03951 2) Mise en place par huggingFace du Speech to Text a travers Wav2Vec huggingface/status/1358842776000098304 huggingface.co/facebook/wav2vec2-base-960h arxiv.org/abs/1904.05862 3) La reaction de speechBrain ba...
[FR] #4 - AI : LES OUTILS
Просмотров 9003 года назад
Dans cette vidéo je vous présente les outils que j'utilise pour mes Intelligences Artifcielles. Je vous présente AI training OVHcloud qui utilise JupyterLab. On parle un peu de GPUs vs CPUs. Blog: databuzzword.com Twitter: jilijeanlouis Twitter: databuzzword Podcast: databuzzword.com/ Discord: discord.gg/HeuCTxnXrE Github: github.com/databuzzword
#3 - AI : Mes 10 prédictions pour 2021
Просмотров 1 тыс.3 года назад
Original blog post : www.ovh.com/blog/2021-major-technological-advances-to-accelerate-democratize-and-certify-ai-uses/ Blog: databuzzword.com Twitter: jilijeanlouis Twitter: databuzzword Podcast: databuzzword.com/ Discord: discord.gg/HeuCTxnXrE Github: github.com/databuzzword
#2 - IA : LA GROSSE ERREUR
Просмотров 5073 года назад
Je vous présente une méthode que j'ai trouvé qui permet à tout le monde de se mettre à l'intelligence artificielle car en réalité c'est très simple ! Vidéo complète : ruclips.net/video/ph00prpZQmg/видео.html Blog: databuzzword.com Twitter: jilijeanlouis Twitter: databuzzword Podcast: databuzzword.com/ Discord: discord.gg/HeuCTxnXrE Github: github.com/databuzzword
#2 - IA : LA GROSSE ERREUR - full video
Просмотров 4433 года назад
Je vous présente une méthode que j'ai trouvé qui permet à tout le monde de se mettre à l'intelligence artificielle car en réalité c'est très simple ! Pour cela on aborde le concept d'inférence dans un contexte de deep learning (n'ayez pas peur c'est très simple). Le livre de Gary Marcus : mitpress.mit.edu/books/algebraic-mind Blog: databuzzword.com Twitter: jilijeanlouis Twitter: tw...
#18. Steven Le Roux - Hadoop est mort vive Hadoop
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#17. Charles Cohen - Bodyguard.ai - l'IA au secours du CyberHarcelement
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#15. Christophe Casalegno - Un autre avis sur l'IA
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#14. Yvonnick Esnault - Francois Samin - Integration Continue - Deploiement continue Big Data et Mac
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#13. Etienne Menguy - CEPH comment ca marche ?
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#12. Marc Audefroy - Les Noms de Domaine comment ça marche ?
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#11. Youen Chene - Saagie - Il y a la bonne et la mauvaise BI
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#9 - Quentin Adam - Horacio Gonzales - Steven Le-Roux - La guerre du cloud
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#10. Benjamin Barthe - HPC aka High Performance Computing
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#7 - Steven Le-Roux - Horacio Gonzales - Kevin Georges - Kubernetes est-il fait pour vous ? 2/2
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#5. Irénée Régnauld - Mais ou va l'AI - Mouton Numerique 2/2
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#4. Irénée Régnauld - Mais où va l'AI - Mouton Numerique 1/2
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Bonjour, j’arrive plutôt en retard pour visualiser votre vidéo. C’est super intéressant ! Bravo! Je dois intégrer un module de détection de visage puis de reconnaissance faciale de ce qui a été détecté. Pourrions nous échanger sur ce sujet ? Merci par avance et encore bravo.
Bjr, suis intéressé puis je avoir la possibilité d'accéder aux données
Tout à fait d'accord avec toi. Très bonne vidéo. On voit tu connais très bien ton sujet, tu vas être mon nouvel ami toi lol. Bonne continuité.
Merci pour ta vidéo assez rare en fr
Bonsoir, je n'arrive pas à utiliser face-recognition
L'IA est un esclavage technologie consensuel avec une éthique fourbe
Tried to run the docker container on local system got an error, unable to load files in .mp3 unknown format
the Docker is meant to run on the service as its relying on user 42420:42420 so you don't have this user/group on you local system (unless you create fake ones).
thank you
Bonjour, Quelle est votre formation ? Merci
merci frere.
merci beaucoup
I believe when you write "data@GRA ">> the GRA refers to one of your datacenters(region). If I use a different datacenter/region for the data & output_models. Will that slow down the process of starting up a job? (The reason for selecting a different DC for data could be because its closer to where the original data is hosted?)
Nice explanation :) Just one thing: We can have only cache and not data. The cache shouldn't be cleaned because huggingface maintains stuff inside .cache on their own. It can be loaded everytime a job is run.
All good for me ;-) thanks for the explanations
@@Databuzzword :p
merci mon bro !
Incroyable vidéo, je viens de découvrir ta chaîne et je prends mon pieds. Je suis encore en études et ça fait plaisir d'apprendre avec qqn qui prend les problèmes dans le bon sens. La révolution est en marche comme tu dis !
Hâte de voir la partie scraping :)
Super vidéo et très bien expliqué. J'ai toujours eu peur de me lancer dans l'IA mais tu expliques tellement bien que tu me donnes vraiment envie d'essayer. Merci et continue comme ca !
Pour discord j'ai invitation invalide (j'utilise jamais donc c'est peut etre moi le pb)
discord.gg/CqPGNaz7
Un petit commentaire pour le référencement.
merci beaucoup!
@@Databuzzword demain je vais t'embêter sur discorde. :p
Aucun pb ! C’est fait pour ça
vidéo très intéressante
Merci beaucoup ! La suivante arrive bientôt
Salut ! j'viens ici suite à la pub de @Christophe :P
Waaa la classe j’adore ta zik en plus !
@@Databuzzword Merci ! :o
Intéressant, merci pour ton partage :)
Avec plaisir 🙂
J'ai oublié d'evoquer les 68 points caractéristiques du visage humain (68 landmarks) je me rattraperai dans la prochaine video !
Salut Jean-Louis et merci pour ta vidéo. En ce qui me concerne, je considère que le "pour ou contre" n'a pas de sens : la technologie est déjà là, et par définition la réglementation ne s'applique qu'à ceux qui s'y soumettent. Il vaut mieux essayer de comprendre le système, ses capacités, ses possibilités, ses biais et ses limites tout en sachant qu'elle fera d'une manière ou d'une autre, directement ou indirectement, partie intégrante de notre vie.
bon ... et ba une quatrième de video de débat ? ca te dis ?
@@Databuzzword Comme les scouts : "toujours prêt" xD
Indeed, la question n'est pas vraiment pour ou contre. Vu les possibilité immenses qu'offre la reconnaissance faciale, son utilisation est et sera toujours plus grande. Le mieux à faire est de comprendre ses possibilités, savoir l'utiliser à bon escient et ne pas être naïf sur ce que d'autres n'hésiteront pas à en faire. Merci pour la vidéo. PS: Pour les vouchers OVH, on te contacte comment ?
Discord
Salut Jean-Louis, la suite! la suite ;) Tu nous as mis l'eau à la bouche, on attend avec impatience les tutos !
Ça arrive
La notion culturelle du bornage xD
Et y a t'il des avantages à utiliser des transformers/Wav2Vec/Speechbrain?
L’implémentation utilisant les Transformers pour l’instant n’est pas sorti. Speech brain non plus wav2vec lui est assez éprouvé et surtout la communauté est la. Si tu parles français ou une autre langue que l’anglais j’irais vers hugging face avec wav2vec car Hf a démontré sa capacité à fédérer sur les aspects multi langue. De plus speechbrain de ce qu’on peut en deviner semble se baser sur kaldi que personnellement je trouve lourd à la prise en main. Finalement aujourd’hui je pense que l’avenir du speech to text va se jouer sur l’intelligence de la retranscription et non pas le passage d’onde vocale au texte sans interprétation. Pour cela j’imagine l’utilisation de mask via BeRT par exemple combiner aux probabilités de reconnaissance à chaque token du modèle d’ASR au moment de linference. Les meilleurs pour implémenter cette approches seront très probablement HuggingFace
Super clair ! L'image du camion VS voiture de sport est parfaite :) Bon par contre maintenant je meurs d'envie de voir un modèle classifier des fromages ...
Merci, hâte de voir la suite des tutoriels et de tester.
Pour répondre à cette grande question existentielle, le terme français pour library est bibliothèque xD
J’avais oublié ! Merci !
Beau programme que celui de ta chaîne. Je m'abonne pour diffuser et t'encourager à continuer, mais surtout j'espère apprendre les petits trucs qui vont m'aider. Je sais qu'utiliser les outils existants n'est pas compliqué, mais ça manque d'exemples pratiques comme tu l'expliques. Vivement la suite donc.
> R&D, rapide et dégueulasse 👌
C’est à ça qu’on reconnaît les vrais !
merci pour ton travail, et ta motivation que tu procures , tu es très intéressant et pédagogue
Merci beaucoup !
Hello et merci pour cette vidéo très bien structurée qui permet de comprendre les origines. Serait-il possible dans de prochaines vidéos de toucher un peu au NLP ?
Oui bien sûr ! C’est un des sujets majeurs qui est probablement le sujet industriel lenn ne plus structurant et dont l’application est la plus large toutes industries confondues. Oui donc c’est un bon sujet je prends le point. Est ce qu’il y a un sujet en particulier qui vous intéresse ?
@@Databuzzword l’extraction d’information d’un texte. Le sentiment, les entités nommées, les mots clés pertinents au contexte, analyse de la thématique du texte et la création de résumé. J’espère que c’est pas trop :D
Pas du tout on va en faire un de chaque ;-)
Super contenu d'introduction je me languis de voir la suite. Est-ce vous comptez rentrer dans les details avec des demo/tuto par la suite avec par exemple : - du tensorflow - de l'extraction/exploitation de données issue de base graph type blazegraph neo4j orientdb ect.. - du code python java ou autre
Oui on fera tout ça mais en utilisant une méthodologie vraiment différente de tout ce qui se fait. Le but : que n’importe quel dev / sysadmin etc soit capable de faire de l’ia au jour 1 ! Je vois que tu es expert dev web c’est top on verra ensemble comment faire des apis pour les ajouter dans WordPress par exemple. Typiquement proposer un extension qui ajoute des metas automatiquement à une page ; ajouter des balises de description à une image automatiquement ; ajouter de l’auto complétion ; de la détection de langue; de la détection de photo nude dans commentaire détection d’insulte etc etc. Partage moi tes idées aussi
@@Databuzzword Genial autour de wordpress très bonne idée ca touchera beaucoup de monde. Un service comme cortical (si vous connaissez) pourrait servir pour rester a haut niveau et utiliser "juste" une API : www.cortical.io/freetools/extract-keywords/ (je suis fan de leur concept de classification sémantique). Pour mes idées je pense que dans le ecommerce aussi il pourrait y avoir pas mal d'application pour en faire des modules sur prestashop en PHP, woocommerce aussi pour rester proche du wordpress : - un outil de proposition de produit en fonction des précédentes pages produits visités - outil de proposition de tenue en fonction des categories, exemple : j'ai choisi un T-Shirt l'IA diras completer ma tenue et sortira des produits bas du corps qui matcherons en couleur avec le haut choisit pour faire l'ensemble - une page des nouveaux produits mais personnalisé fonction de : > la date de publication modification du produit > mes données de visite produits > mes données d'achat de produits > les données des autres comptes qui ont acheté certains produit que j'ai acheté aussi Je suis beaucoup product centric mais j'ai pas d'autre inspiration pour le moment :)
J'adore !!!
Je suis venu grâce à Christophe Casalegno du "TechnoBar de Brain 0verride" merci à toi pour cette chaine
Merci beaucoup, grâce à toi j'ai une nouvelle vision de l'IA ! Bonne continuation ! +1 abo
Merci à toi la deuxième vidéo de la série devrait alors te plaire ! Elle arrive ce jour normalement
Excellente vidéo ! 👌
Beau gosse!
Ahhh je t'attendais toi ;-) Merci c'est toi le BG de l'admin qui repart les plus beaux clusters Hadoop !
Top ! Quelle app utilises tu pour les sketches ?
Ipad Pro + GoodNotes + Reflector 3
Salut Jean-Louis et merci pour cette première vidéo très intéressante ! Ma petite contribution au sujet de la partie éthique, qu'on avait déjà il me semble eu l'occasion d'aborder ensemble dans ton podcast. En sus des 2 visions qui consistent d'un coté à considérer qu'il est prioritaire de sauver le plus de vies, et que d'un autre coté, c'est le coté respect de la loi qui doit être privilégié, il existe encore une 3eme voie qui est celle qu'en tant qu'égoïste assumé je partage : peu importe à la fois le nombre de vies ainsi que le respect ou non des règles de conduites : ce que j'attends de *mon* véhicule, c'est que sa mission, soit en sus de me transporter d'un point A à un point B selon différents choix possibles : de protéger et de sauver la vie de ses passagers à tout prix. Mon avis diffère dans le cas d'un transport public, mais pour un transport personnel, c'est là où va ma préférence, et j'ajouterai que dans un monde pour moi idéal : c'est une option que le propriétaire peut paramétrer comme il le souhaite : privilégier le plus grand nombre, privilégier le respect des règles, ou sauver sa peau, afin de trancher le débat. Au plaisir de te lire, de t'écouter et d'échanger avec toi :)
Salut Chris, tout à fait et c'est point tu peux mettre n'importe quel modèle de Machine Learning ou Deep Learning mais le paramétrage utilisateur va se traduire par un système expert où l'expertise qui va cadrer la décision finale est dans ce cas toi même. Mais c'est une approche intéressante de laisser le choix à l'utilisateur de faire ses choix éthiques mais j'ai une bonne idée d'où iront les préférences.
@@Databuzzword J'ai des retours très différents en fonction des gens à qui je pose cette question, mais l'échantillon n'est forcément pas représentatif pour se faire une idée de la répartition.
@@ChristopheCasalegno ça donne de l'espoir !
06:30 gartner 22:00 Amazon 25:30 Hadoop 27:53 Fabrice Bellard 41:30 comprendre