Hellowork
DATAQUITAINE 2023 - SESSION 1.2 - Amphi 2 - 02/03/2023 11:30 > 12:00
"Deep Learning en python : comment choisir un framework ?"
Résumé
TensorFlow, PyTorch, Fastai... Quand on fait du Python, comment sây retrouver parmi les nombreux outils pour le deep learning ? Lâobjectif de cette présentation nâest pas dâélire le meilleur framework, mais plutôt de partager les critères importants à prendre en compte pour sélectionner lâoutil le plus adapté à votre projet. De quoi est fait lâécosystème DL aujourdâhui ? Quelles sont les différences notoires entre ces technos ? Et si on veut travailler sur GPU, faire du NLP ou déployer un modèle ?
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A propos - Hellowork
HelloWork Group est le premier acteur digital franc?ais de lâemploi, du recrutement et de la formation. A travers ses diffe?rentes solutions, le groupe accompagne les actifs tout au long de leur vie professionnelle, les entreprises, cabinets de recrutement, ETT sur leurs enjeux RH et recrutement et les centres de formation/e?coles sur la valorisation de leurs offres de formation.
Anciennement RegionsJob et Cadreo, les plateformes emploi du groupe se rassemblent autour du site HelloWork.com en avril 2022. Fort de 450 collaborateurs, 71 millions ⬠de commandes en 2021, les services dâHelloWork Group sont utilise?s par 30 000 professionnels chaque mois et ge?ne?rent plus de 4 400 recrutements et 300 formations par jour. Les diffe?rentes plateformes du groupe ont re?uni 5,7 millions de Visiteurs Uniques en mars 2021 (Me?diame?trie//NetRatings - Mesure Internet Global).
www.hellowork-group.com
A propos de l'orateur
Justine Bel-Letoile 
Head of Data Science chez HelloWork
Ingénieur de formation avec 8 ans d'expérience en data science, d'abord pour de la publicité sur internet et désormais pour des solutions emploi et recrutement. Aujourd'hui Head of Data Science chez HelloWork, un groupe qui crée des solutions RH basées sur l'IA pour rapprocher candidats et recruteurs, je continue à faire du machine learning, et notamment du NLP. Il peut s'agir de parsing de CV, de named entity recognition, de classification, d'information retrieval... Ce qui me plaît en data science, c'est de pouvoir à la fois explorer la partie maths appliquées / recherche mais aussi intervenir sur la partie implémentation des algos (principalement en Python, parfois un peu en Java).
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