[ReCast] Le podcast Revolve
L'objectif est simple : décoder pour vous les tendances et les enjeux du numérique, de la technologie et de l'environnement cloud tout en assurant la transmission et le partage des connaissances.
Pour ce trente-et-unième épisode des ReCasts de Devoteam Revolve, plongeons dans le monde du Tiny Machine Learning.
Mais, qu'est-ce que le Tiny ML ? Quelles sont ses applications concrètes, les frameworks utilisés ou encore les enjeux et l'importance de l'optimisation des modèles de Machine Learning ?
Autant de questions que Walid Abdaoui aborde au cours de ce podcast passionnant. Car, en effet, le Machine Learning, qui est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle, a des applications dans un large éventail de domaines, y compris du quotidien. Comme l’explique Matthew Stewart, doctorant à Harvard, le TinyML est une discipline émergente pour le développement "des implémentations d'algorithmes d'apprentissage automatique rapides, peu consommateurs et économes en ressources, pouvant être exécutés sur des microcontrôleurs aux ressources restreintes."
Les enjeux de cette technologie sont donc immenses. Aussi, nous nous interrogeons dans ce podcast si, à l'avenir, le TinyML pourrait-il remplacer le cloud computing dans certains cas d'utilisation ? Ou encore, comment le TinyML s'intègre-t-il avec les technologies d'Intelligence Artificielle existantes ?
Au micro du lab Gravity, Walid Abdaoui, consultant Cloud et IoT Engineer chez Devoteam Revolve.
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