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#21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données cover
#21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données cover
Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

#21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données

#21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données

33min |28/05/2023|

725

Play
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#21 : Édouard d'Archimbaud (CTO @ Kili Technology) : L'annotation de données

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33min |28/05/2023|

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Description

Edouard d'Archimbaud ingénieur en machine learning et CTO fondateur de Kili Technology , est l’invité de l’épisode 21 de #DataDriven101. Il nous parle des difficultés liées à l'annotation de données pour le machine learning et explique pourquoi la qualité de la donnée est essentielle pour obtenir des modèles fiables.


Garbage in -> Garbage out !


Mots clés : 

  • Dataset: un ensemble de données qui est utilisé pour entraîner, tester et évaluer des modèles de machine learning.
  • Métadonnées: des données qui décrivent les caractéristiques des données, telles que leur format, leur source, leur qualité et leur provenance.
  • Batch: un ensemble de données qui est traité en même temps, souvent divisé en lots plus petits pour faciliter l'annotation et le traitement.
  • Plateforme d'annotation: une plateforme logicielle conçue pour faciliter l'interaction entre les humains et les données, permettant de visualiser, de naviguer et d'annoter des données de manière efficace et précise.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Chapters

  • Introduction

    00:00

  • Annoter les données

    02:12

  • Les phases d'annotations

    08:08

  • Qui sont les clients?

    12:02

  • Data centric

    15:14

  • Qualité et diversité

    16:37

  • Kili et ses concurrents

    21:50

  • Chaîne de valeur de l’annotation

    24:04

  • Son conseil pour débuter

    29:32

  • L’impact de l’annotation

    31:28

  • Le futur de Kili technology

    32:42

Description

Edouard d'Archimbaud ingénieur en machine learning et CTO fondateur de Kili Technology , est l’invité de l’épisode 21 de #DataDriven101. Il nous parle des difficultés liées à l'annotation de données pour le machine learning et explique pourquoi la qualité de la donnée est essentielle pour obtenir des modèles fiables.


Garbage in -> Garbage out !


Mots clés : 

  • Dataset: un ensemble de données qui est utilisé pour entraîner, tester et évaluer des modèles de machine learning.
  • Métadonnées: des données qui décrivent les caractéristiques des données, telles que leur format, leur source, leur qualité et leur provenance.
  • Batch: un ensemble de données qui est traité en même temps, souvent divisé en lots plus petits pour faciliter l'annotation et le traitement.
  • Plateforme d'annotation: une plateforme logicielle conçue pour faciliter l'interaction entre les humains et les données, permettant de visualiser, de naviguer et d'annoter des données de manière efficace et précise.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Chapters

  • Introduction

    00:00

  • Annoter les données

    02:12

  • Les phases d'annotations

    08:08

  • Qui sont les clients?

    12:02

  • Data centric

    15:14

  • Qualité et diversité

    16:37

  • Kili et ses concurrents

    21:50

  • Chaîne de valeur de l’annotation

    24:04

  • Son conseil pour débuter

    29:32

  • L’impact de l’annotation

    31:28

  • Le futur de Kili technology

    32:42

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Edouard d'Archimbaud ingénieur en machine learning et CTO fondateur de Kili Technology , est l’invité de l’épisode 21 de #DataDriven101. Il nous parle des difficultés liées à l'annotation de données pour le machine learning et explique pourquoi la qualité de la donnée est essentielle pour obtenir des modèles fiables.


Garbage in -> Garbage out !


Mots clés : 

  • Dataset: un ensemble de données qui est utilisé pour entraîner, tester et évaluer des modèles de machine learning.
  • Métadonnées: des données qui décrivent les caractéristiques des données, telles que leur format, leur source, leur qualité et leur provenance.
  • Batch: un ensemble de données qui est traité en même temps, souvent divisé en lots plus petits pour faciliter l'annotation et le traitement.
  • Plateforme d'annotation: une plateforme logicielle conçue pour faciliter l'interaction entre les humains et les données, permettant de visualiser, de naviguer et d'annoter des données de manière efficace et précise.

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  • Introduction

    00:00

  • Annoter les données

    02:12

  • Les phases d'annotations

    08:08

  • Qui sont les clients?

    12:02

  • Data centric

    15:14

  • Qualité et diversité

    16:37

  • Kili et ses concurrents

    21:50

  • Chaîne de valeur de l’annotation

    24:04

  • Son conseil pour débuter

    29:32

  • L’impact de l’annotation

    31:28

  • Le futur de Kili technology

    32:42

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Edouard d'Archimbaud ingénieur en machine learning et CTO fondateur de Kili Technology , est l’invité de l’épisode 21 de #DataDriven101. Il nous parle des difficultés liées à l'annotation de données pour le machine learning et explique pourquoi la qualité de la donnée est essentielle pour obtenir des modèles fiables.


Garbage in -> Garbage out !


Mots clés : 

  • Dataset: un ensemble de données qui est utilisé pour entraîner, tester et évaluer des modèles de machine learning.
  • Métadonnées: des données qui décrivent les caractéristiques des données, telles que leur format, leur source, leur qualité et leur provenance.
  • Batch: un ensemble de données qui est traité en même temps, souvent divisé en lots plus petits pour faciliter l'annotation et le traitement.
  • Plateforme d'annotation: une plateforme logicielle conçue pour faciliter l'interaction entre les humains et les données, permettant de visualiser, de naviguer et d'annoter des données de manière efficace et précise.

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  • Introduction

    00:00

  • Annoter les données

    02:12

  • Les phases d'annotations

    08:08

  • Qui sont les clients?

    12:02

  • Data centric

    15:14

  • Qualité et diversité

    16:37

  • Kili et ses concurrents

    21:50

  • Chaîne de valeur de l’annotation

    24:04

  • Son conseil pour débuter

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  • L’impact de l’annotation

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