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

Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

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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章

1. Introduction (00:00:00)

2. Annoter les données (00:02:12)

3. Les phases d'annotations (00:08:08)

4. Qui sont les clients? (00:12:02)

5. Data centric (00:15:14)

6. Qualité et diversité (00:16:37)

7. Kili et ses concurrents (00:21:50)

8. Chaîne de valeur de l’annotation (00:24:04)

9. Son conseil pour débuter (00:29:32)

10. L’impact de l’annotation (00:31:28)

11. Le futur de Kili technology (00:32:42)