De l’algorithme à la solution : un exemple d’exploitation d’un algorithme d’intelligence artificielle (5/5). 

Amélioration une solution permettant d’effectuer dans un corpus de texte des recherches textuelles en prenant en compte une compréhension sémantique du texte : recherche de termes sémantiques proches.

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De l’algorithme à la solution : un exemple d’exploitation d’un algorithme d’intelligence artificielle (1/5).

Des progrès spectaculaires ont été réalisés sur la dernière décennie dans le domaine du traitement du langage naturel : Siri, Alexa et Google Home sont apparus, Google translate s’est amélioré. Cependant, l’algorithme en lui-même n’est qu’un élément de la solution et il est souvent nécessaire d’ajouter d’autres éléments à la chaîne de traitement afin d’obtenir une solution exploitable. Cette série d’articles propose d’illustrer cette démarche sur un exemple concret : nous allons utiliser un modèle de traitement du langage naturel.

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L’avenir de Zookeeper dans une architecture Kafka

Apache Kafka, est devenue l’une des solutions standards de l’écosystème Big Data en termes de gestion et traitements des flux de données.
Ce système qui ne cesse de grandir est aujourd’hui au cœur de milliers d’entreprises. Pour qu’il puisse fonctionner, il a besoin d’Apache Zookeeper, qui est une référence en tant que service de coordination. 

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Maîtriser le paramétrage des producers Kafka

Dans l’écosystème Apache Kafka, un Producer désigne un système qui va publier des messages vers un topic du cluster. Kafka a été pensé pour que cette publication de messages soit fiable et performante à la fois.
Lorsqu’on crée un Producer, il est possible de spécifier de nombreuses configurations, et il est facile de s’y perdre. Cet article a pour but d’éclaircir les différentes configurations et leurs rôles pour un échange de données fiable et performant pour les producers bénéficiant de la librairie kafka-clients.

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