Gestion de la configuration et des résultats avec MLflow/Weights and Biases, Hydra et Poutyne
Ce webinaire se veut une introduction aux outils facilitant de bonnes pratiques de gestion de la configuration et des résultats dans un contexte de « recherche reproductible » en apprentissage automatique. Ces outils contribueront à améliorer vos méthodes de travail et votre productivité.
David est candidat au Doctorat en Informatique à l'Université Laval cumulant une expertise en actuariat, informatique et génie logiciel. Il se spécialise en traitement automatique de la langue naturelle en utilisant l’apprentissage automatique. Il a eu un pied en industrie tout au long de son parcours académique en appliquant ses connaissances théoriques à des problèmes réels auxquels les entreprises sont confrontées. Il a récemment fondé avec des collègues Baseline, une coopérative d’expert en IA désirant contribuer au transfert technologique entre le milieu académique et le monde des affaires.
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Configuration and Results Management with MLflow, Hydra and Poutyne
This webinar introduces tools that facilitate good practices for configuration and results management in a "repeatable research" context in machine learning. These tools will help improve your work methods and productivity.
David is a Ph.D. candidate in Computer Science at Laval University with expertise in actuarial science, computer science and software engineering. He specializes in natural language processing using machine learning. He has had a foothold in the industry throughout his academic career by applying his theoretical knowledge to companies' real-world problems. He recently founded with colleagues Baseline, a cooperative of RN experts wishing to contribute to technology transfer between academia and the business world.
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