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Séminaire Big Data - Focus sur Hadoop NEW

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Ref : HADOOP
 

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Durée : 1 jour
Lieu : Asnières
Niveau : 1débutant

Prix : nous consulter

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Séminaire Big Data - Focus sur Hadoop NEW

Objectifs

Comprendre l’écosystème BigData et ses différents composants
Intégrer dans votre organisation d’entreprise et votre stratégie globale BigData

Programme détaillé

La genèse du Big Data

Cas d’application classiques du Big Data

Les types de stockage NoSQL

Hadoop en détail

  • Origine
  • Distributions / Appliances
  • Exemple d’architecture logiciel

Outils de l’écosystème

  • Requêtage
  • Traitements
  • Restitutions

Hadoop dans le SI

  • Contraintes logicielles
  • Contraintes matérielles

Organisation d’un projet Hadoop

Echange

25 novembre 2015

IBM libère aussi sa technologie d’intelligence artificielle


IBM a rempli la promesse de publier en open source SystemML, son outil d’apprentissage machine, qui est aujourd’hui accepté comme projet Apache Incubator.

Le mois de novembre fut riche en publication open source sur le front de l’intelligence artificielle ! Après la publication de Tensorflow par Google, puis de la suite DTMK par Microsoft, c’est au tour de Big Blue d’ouvrir le code de sa solution d’apprentissage machine.

C’est un jalon important pour SystemML, déjà utilisé sur la plateforme d’analyse BigInsights d’IBM. Le programme Apache Incubator est une forme de tremplin pour devenir un projet à part entière de l’ Apache Software Foundation, dans lequel les développeurs s’assurent que les contributions sont en conformité avec les lignes directrices formulées par la fondation et que la communauté suit ces principes.

Un langage de haut niveau s’appuyant sur R

La technologie SystemML est issue du développement de Watson par IBM et s’intègre à un autre projet Apache : Spark. SystemML permet à Watson de rester à jour en fournissant un langage qui expose directement les capacités de l’intelligence artificielle pour que les analystes de données puissent les utiliser. Les requêtes sont écrites dans une syntaxe modélisée après l’utilisation du très populaire framework de statistique R et avant d’être exécutées selon le mode d’opération le plus efficace, dépendant de la charge et des caractéristiques opérationnelles d’un cluster Spark.

Voici la traduction d’une définition du projet disponible sur le site officiel Apache SystemML :

« SystemML fournit une solution d’apprentissage machine déclaratif à large échelle qui vise la flexibilité des spécifications des algorithmes d’apprentissage machine et la génération automatique de plans d’exécution hybrides allant d’un simple nœud de calcul en mémoire vive au calcul distribué sur Apache Hadoop et Apache Spark. Les algorithmes d’apprentissage sont exprimés dans une syntaxe R ou Python, incluant les primitives de l’algèbre linéaire, les fonctions statistiques, des concepts spécifiques de l’intelligence artificielle. Ce langage de haut niveau accroit significativement la productivité des analystes en fournissant : une flexibilité totale dans l’expression des analyses personnalisées, l’indépendance vis-à-vis des formats d’entrée et les représentations physiques des données. L’optimisation automatique selon les caractéristiques des données comme la distribution sur le système de fichier du disque et les caractéristiques de calcul dans un environnement distribué comprenant le nombre de nœuds, les processeurs, la mémoire disponible par nœud, assurent à la fois l’efficacité et la scalabilité de la solution. »

IBM contribue à la compatibilité avec Apache Spark

IBM assurait en juin dernier la donation de SystemML à la Fondation Apache. Le projet a déjà franchi un nombre significatif d’étapes depuis, incluant plus de 320 patches et des Apis pour l’intégration des données, les optimisations et des algorithmes additionnels. Les ingénieurs d’IBM ont par ailleurs contribué au projet Apache Spark avec plus de 90 commit pour assurer la compatibilité des deux solutions.

Un mouvement des géants de la technologie bénéfique aux entreprises

IBM rejoint donc Google, Microsoft et Facebook (avec son outil Torch) dans cet élan d’ouverture et de contributions ouvertes aux solutions d’intelligence artificielle. C’est une excellente nouvelle pour toutes les sociétés dont l’activité repose sur l’analyse des données qui possèdent maintenant un choix plus important d’outils ouverts et gratuits.

Ce mouvement collectif des géants de la technologie se conçoit aussi comme une nécessité pour ces derniers. La publication en open source implique d’accéder à une plus grande quantité de données et de cas d’utilisation, un point crucial pour l’évolution de ce type de technologies. Dans le cas d’IBM SystemMl est aussi évidemment une passerelle vers les autres outils d’analyse de la société.

 

Source : insidebigdata.com

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