L'invention et la vulgarisation des grands modèles de langage (tels que GPT-4 d'OpenAI) ont lancé une vague de solutions innovantes capables d'exploiter de grands volumes de données non structurées qui étaient peu pratiques, voire impossibles, à traiter manuellement jusqu'à récemment.

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L'intelligence artificielle (IA) attire beaucoup d'attention dernièrement car elle peut changer de nombreux domaines de nos vies. Une meilleure puissance informatique et plus de données ont aidé l'IA à réaliser des choses incroyables, comme l'amélioration des tests médicaux et la création de voitures autonomes. L'IA peut également aider les entreprises à prendre de meilleures décisions et à travailler plus efficacement, c'est pourquoi elle devient de plus en plus populaire et largement utilisée.

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Ceci est un article pour le concours d'articles. Si vous l’aimez, donnez un like à l’article original 😊

Nous savons tous qu'il est crucial de disposer d'un ensemble de données de test appropriées avant de déployer une application en production pour garantir sa fiabilité et ses performances. Il permet de simuler des scénarios du monde réel et d'identifier les problèmes ou bugs potentiels avant qu'ils n'impactent les utilisateurs finaux. De plus, les tests avec des ensembles de données représentatifs permettent d’optimiser les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et d’affiner les algorithmes ou les processus selon les besoins. En fin de compte, disposer d’un ensemble complet de données de test permet de fournir un produit de meilleure qualité, réduisant ainsi le risque de problèmes de post-production et améliorant l’expérience utilisateur globale.

Dans cet article, voyons comment utiliser l'IA générative, par example Gemini de Google, pour générer des données significatives sur les propriétés de plusieurs objets. Pour ce faire, j'utiliserai le service RESTful pour générer des données au format JSON puis j'utiliserai les données reçues pour créer des objets.

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Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées sont des informations qui n'ont pas de modèle de données ou d'organisation prédéfinis. Contrairement aux données structurées que l'on trouve dans les bases de données avec des structures claires (par exemple, des tables et des champs), les données non structurées n'ont pas de schéma fixe. Ce type de données comprend le texte, les images, les vidéos, les fichiers audio, les messages sur les médias sociaux, les courriels, etc.

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Nous avons un délicieux dataset avec des recettes écrites par plusieurs utilisateurs de Reddit, mais la plupart des informations sont du texte libre comme le titre ou la description d'un article.

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Avec l'avènement d'Embedded Python, une myriade de cas d'utilisation sont désormais possibles depuis IRIS, directement en utilisant les librairies Python pour des opérations plus complexes. L'une de ces opérations consiste à utiliser des outils de traitement du langage naturel tels que la comparaison de similarités textuelles.

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Article
· Déc 21, 2023 4m de lecture
Gagner du temps avec ChatGpt

Je reprends ici une expérience vécue qui m'a fait changer ma manière d'aborder le développement d'une fonctionnalité nouvelle pour moi.

Dans le cadre d'un projet, je devais générer un fichier excel assez complexe (rapport avec des variables calculées sur différents intervalles de temps et sur des ensembles dépendants d'un contexte).

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Bonjour,

Je cherche à faire un systeme de pagination en SQL et je suis tombé sur un article ici https://community.intersystems.com/post/scrollable-resultset-pagination-...

J'ai essayé d'appliquer la solution, mais j'ai un bug assez particulier et je me demandais si quelqu'un pouvait m'éclairer.
Sur mon environnement de dev local aucun soucis, par contre pour la même requete en environnement de preprod j'ai cette erreur:

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Titre: Microsoft présente PHI-1, un modèle de génération de code plus léger et plus performant que GPT-3.5, attribuant cette performance à la puissance des données de haute qualité

Résumé: Microsoft a récemment dévoilé PHI-1, un modèle de génération de code révolutionnaire qui surpasse les performances de GPT-3.5 tout en étant plus léger. La clé de cette performance réside dans l'utilisation de données de haute qualité, qui alimentent l'algorithme avec des informations précieuses et pertinentes. Microsoft affirme que PHI-1 représente une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle, offrant des résultats impressionnants en termes de génération de code. Cette nouvelle percée promet de faciliter le développement logiciel et d'améliorer l'efficacité des tâches de programmation.

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Voici mon introduction à une série d'articles expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Un seul problème pour commencer

Notre communauté de développement d'IRIS a plusieurs messages sans balise ou mal balisés. Au fur et à mesure que le nombre de messages augmente, l'organisation de chaque balise et l'expérience d'un membre de la communauté qui parcourt les sujets tendent à diminuer.

Les premières solutions envisagées

Nous pouvons envisager quelques solutions habituelles pour ce scénario, comme par exemple :

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Il y a quelques mois, j'ai lu cet article intéressant de la MIT Technology Review, qui explique comment la pandémie de COVID-19 pose des défis aux équipes informatiques du monde entier en ce qui concerne leurs systèmes d'apprentissage automatique (ML).

Cet article m'a incité à réfléchir à la manière de traiter les problèmes de performance après le déploiement d'un modèle de ML.

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Sur GitHub, vous trouverez toutes les informations sur l'utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique "HuggingFace" / modèle d'IA sur le cadre IRIS à l'aide de Python.

1. iris-huggingface

Utilisation de modèles d'apprentissage automatique dans IRIS à l'aide de Python ; pour les modèles texte-texte, texte-image ou image-image.

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Keywords: IRIS, IntegratedML, apprentissage automatique, Covid-19, Kaggle

Objectif

J'ai récemment remarqué un jeu de données Kaggle permettant de prédire si un patient Covid-19 sera admis en soins intensifs. Il s'agit d'un tableur de 1925 enregistrements comprenant 231 colonnes de signes vitaux et d'observations, la dernière colonne " USI " valant 1 pour Oui ou 0 pour Non.

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Salut les développeurs,

Nous aimerions vous inviter à participer à notre prochain concours dédié à la création des solutions d'IA/ML qui utilisent Cloud SQL pour travailler avec les données :

🏆 Concours InterSystems IRIS Cloud SQL et IntegratedML 🏆

Durée: du 3 avril au 23 avril 2023

Prix: $13,500!

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Keywords: IRIS, IntegratedML, Flask, FastAPI, Tensorflow servant, HAProxy, Docker, Covid-19

Objective:

Nous avons abordé quelques démonstrations rapides d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique au cours des derniers mois, notamment un simple classificateur d'images radiographiques Covid-19 et un classificateur de résultats de laboratoire Covid-19 pour les admissions possibles en soins intensifs. Nous avons également évoqué une implémentation de démonstration IntegratedML du classificateur ICU. Alors que la randonnée de la "science des données" se poursuit, le moment est peut-être venu d'essayer de déployer des services d'IA du point de vue de "l'ingénierie des données" - pourrions-nous regrouper tout ce que nous avons abordé jusqu'à présent dans un ensemble d'API de services ? Quels sont les outils, les composants et l'infrastructure communs que nous pourrions exploiter pour réaliser une telle pile de services dans son approche la plus simple possible ?

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La semaine dernière, nous avons annoncé la Plate-forme de données InterSystems IRIS, notre nouvelle plate-forme complète pour toutes vos activités liées aux données, qu'elles soient transactionnelles, analytiques ou les deux. Nous avons inclus un grand nombre des fonctionnalités que nos clients connaissent et apprécient de Caché et Ensemble, mais dans cet article, nous allons mettre un peu plus en lumière l'une des nouvelles capacités de la plate-forme : SQL Sharding, une nouvelle fonctionnalité puissante dans notre histoire de scalability.

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