Dans son article, Ahmed Affes, Data Scientist / MLOps, répond à cette question en vous présentant les différentes étapes : le prétraitement, la génération d’un vecteur mathématique à l’aide d’un modèle de langage, les méthodes d’entraînement et le choix de la meilleure base de données pour le stockage.
Le samedi 12 décembre 2020, sur BFM Business, Stéphane George, fondateur et CEO d’Aquila Data Enabler, a été interviewé sur le plateau de l’émission “l’Hebdo des PME”, présentée par la journaliste Jeanne Baron. Stéphane y a abordé l’activité d’Aquila, l’actualité et les enjeux actuels de la DataScience. L’Hebdo des PME est à voir ou écouter […]
The amount of textual content generated everyday is growing at an exponential rate. Such large numbers of textual data is a valuable source of knowledge, unfortunately it becomes impractical for anyone to process all the available information.
La quantité de contenu textuel généré chaque jour augmente à un rythme exponentiel. Un si grand nombre de données est une source précieuse de connaissances qui constitue un vrai challenge à traiter et analyser. La synthèse textuelle automatique est une solution à ce problème.
ENJEUX Les images vidéos sont une mine d’informations qui n’est exploitable que depuis peu. En effet, les outils de Deep Learning permettant de détecter, suivre et classifier des objets ne sont exploités que depuis quelques années. Smart Vision est une suite algorithmique qui s’appuie sur ces algorithmes pour répondre à vos besoins pour l’extraction d’informations […]
Détection de 15 aspects prédéfinie par le business sur les questionnaires clients et analyse sémantique des questionnaires.
ENJEUX Les entreprises ont toutes des mines d’informations dormantes dans leurs GED ou bases documentaires. Que ce soit des informations contenues dans des documentations techniques, des documents pdf ou des résultats d’expériences stockés depuis des années, ces informations peuvent s’avérer précieuses pour le rendement de l’entreprise. La recherche d’informations dans un ensemble de documents peut […]
Extraction ligne à ligne des fonds d’investissement non côtés. Restitution des résultats au format numérique.
Création d’un modèle pour identifier les transactions par carte bancaire suspectes et régler les problèmes de dissymétrie d’informations.
