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Google rachète Kaggle, communauté d’experts en machine learning et autres data scientists

La start-up australienne Kaggle rassemblerait 800 000 chercheurs sur sa plateforme. « La plus grande communauté » de data scientists au monde, connue pour ses concours, vient d’être rachetée par Google, qui compte profiter de son aura pour attirer plus de spécialistes de l’IA.

Google a annoncé lors de son événement Next avoir mis la main sur la start-up australienne Kaggle. Le montant de l’opération n’a pas été dévoilé. Kaggle, fondée en 2010, propose à sa communauté de data scientists de s’affronter lors de compétitions autour du machine learning et de la donnée, mais aussi d’héberger bases de données et modèles et de se former. « Depuis sept ans, la communauté de Kaggle a utilisé le machine learning pour évaluer les travaux de collégiens, diagnostiquer des insuffisances cardiaques et augmenter la portée de la découverte du Boson de Higgs » explique l’équipe de cette entreprise dédiée à la donnée.

 

A en croire Mountain View, Kaggle regroupe la plus grande communauté de chercheurs en données et en machine learning au monde. Ils seraient 800 000 à l’utiliser pour chercher des bases de données publiques, créer (et héberger) de nouveaux modèles ou encore apprendre au contact de leurs pairs. De quoi élargir la sphère d’influence de Google au sein du monde de l’IA.

Démocratisons l’IA

Plus concrètement, Kaggle et Google Cloud Platform « continueront de prendre en charge et de déployer les services de formation au machine learning, tout en offrant à la communauté la possibilité de stocker et de consulter des ensembles de données toujours plus volumineux ». Kaggle rejoindra Google Cloud Platform. Mais la start-up conservera son nom et son équipe et continuera d’œuvrer comme une filiale indépendante au sein du géant américain.

Du côté de Google, on y voit une occasion de démocratiser ces technologies. « Nous devons abaisser les barrières d’accès à l’IA et la mettre à la disposition de la plus grande communauté de développeurs, d’utilisateurs et d’entreprises afin qu’ils puissent l’appliquer à leurs propres besoins » a déclaré sur scène Fei-Fei Li, la patronne de la branche IA chez Google Cloud Platform. Le rachat de Kaggle aura évidemment pour effet « d’accélérer cette mission ».


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Le présent guide d'achat vous aidera à améliorer l'efficacité de votre cloud hybride, en mettant l'accent sur les stratégies de gestion des données dédiées aux applications correspondantes.


Les entreprises et les organismes publics se focalisent aujourd’hui sur la transformation numérique. En conséquence, les DevOps et l’agilité sont au premier plan des discussions autour des stratégies informatiques. Pour offrir ces deux avantages, les entreprises travaillent de plus en plus avec les fournisseurs de services de cloud public et développent désormais des clouds sur site à partir d’une infrastructure qui répond à trois exigences de base:
1. Agilité sans friction des ressources physiques
2. Systèmes de contrôle optimisant l'utilisation des ressources physiques et offrant un retour sur investissement maximal
3. Intégration des divers composants de l'infrastructure pour un provisionnement et une gestion des ressources automatisés.


Pour fonctionner, votre entreprise doit pouvoir compter sur une solution de sauvegarde efficace, essentielle dans un monde marqué par une croissance exponentielle des données. Vous devez à la fois accélérer vos sauvegardes et pouvoir y accéder plus rapidement pour satisfaire les exigences actuelles de continuité d’activité, disponibilité, protection des données et conformité réglementaire. Dans cette ère de croissance effrénée, les cibles sur bande hors site et autres approches traditionnelles sont simplement dépassées.


L’Intelligence Artificielle promet de révolutionner la perception de la cybersécurité au coeur des entreprises, mais pas uniquement. Ce changement de paradigme engage, en effet, une redéfinition complète des règles du jeu pour les DSI et les RSSI, ainsi que l’ensemble des acteurs de la sécurité.


Lorsque l'on déploie des postes de travail, ils ont généralement tous la même configuration matérielle et logicielle (avec certaines spécificités selon les services). Mais on ne peut pas toujours tout prévoir et il arrive par exemple que de nouveaux programmes doivent être installés ou n’aient pas été prévus. L’accumulation de logiciels « lourds » est susceptible de provoquer des lenteurs significatives sur un PC allant jusqu’à l’extinction nette de l’application. Ce livre blanc explique comment optimiser les performances au travers de 5 conseils rapides à mettre en place.


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