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MissingLink.ai, la plateforme deep learning de gestion du cycle de vie des données, se lance aujourd’hui. Elle permet aux data scientists et aux ingénieurs de réduire considérablement le temps nécessaire à la formation et à l’obtention de résultats opérationnels.

Avec les caméras équipant les maisons, les magasins, et dans la poche de presque tous les habitants de la planète, le volume d’images HD et de données vidéos représentent un ensemble de données non structurées en forte croissance. IDC prévoit que la quantité de données à travers le monde analysées sera multiplié par 50 pour atteindre 5,2 zettaoctets en 2025.

Parallèlement, le deep learning promet d’améliorer et de sauver des vies de manière significative grâce par exemple, à une meilleure détection du cancer et des maladies du cœur avec l’imagerie médicale ; des routes plus sûres avec les véhicules autonomes ; des espaces publics plus sûrs grâce à des caméras de surveillance ; mais aussi un meilleur accès aux magasins, et donc à l’achat, plus facile.

Bien qu’il y ait eu une certaine agitation sur la promesse du deep learning et de sa capacité à analyser des données, sans cesse croissantes, les ingénieurs passent aujourd’hui encore trop de temps à gérer le volume de données à défaut d’en tirer des leçons et de pouvoir y apporter des changements.

Ces data scientists, qui sont très en demande, passent en fait leur temps à faire ce que l’on appelle des DevOps, mais ils sont plus tournés vers le deep learning.

Le DeepOps, nouvelle combinaison de philosophies culturelles, de pratiques et d’outils pour les développeurs d’intelligence artificielle permettra et accélérera la création et l’amélioration du deep learning à un rythme plus rapide. Comme le DevOps, le DeepOps souligne l’importance des pratiques d’intégration et de livraison dédiées aux workflows de deep learning. Cette nouvelle fonctionnalité supprime les tâches subalternes et permet de se concentrer sur la résolution de problèmes.

Stop aux taches subalterns, oui à la resolution de problèmes

MissingLink est né d’un désir de permettre à des équipes de data scientists et d’ingénieurs de se concentrer sur la résolution de problèmes qui changent le monde au lieu de s’atteler à des tâches subsidiaires.

« Nous sommes à un point de basculement important car nous possédons toutes les données dont nous avons besoin pour résoudre des problèmes essentiels comme sauver des vies grâce à la détection du cancer ou encore assurer une conduite plus sûre et plus intelligente. Mais, analyser ces données pour en trouver le sens est difficile et exige trop de main-d’œuvre. MissingLink permet à chaque ingénieur de construire des machines d’I.A. complexes. Nous réduisons les tâches à faible valeur ajoutée pour qu’ils puissent se concentrer sur les questions plus essentielles, » déclare Yosi Taguri, cofondateur et directeur de MissingLink.ai.

Comment MissingLink aide les data scientists

L’élaboration et l’exploitation du deep learning est complexe et exige beaucoup de ressources tout en étant chronophage. Il prend en compte plusieurs composants : données, expériences, ressources de calcul et code.

Avec MissingLink, les équipes peuvent :

 Commencer avec 3 lignes de code

 Gérer les données et contrôler des sources

 Obtenir des résultats plus rapidement

 Reproduire des expériences facilemen

 Augmenter la productivité

 Gérer les ressources hybrides avec une seule commande

 Conserver les données et le code

 Gérer facilement des ensembles de données à grande échelle

Disponibilité et prix

La plateforme de deep learning de MissingLink est disponible dès maintenant et peut évoluer au fur et à mesure des besoins de l’entreprise.

http://missinglink.ai/