Paris Machine Learning Meetup #12 Season 3: ML Hardware

Mozilla France is hosting us. Mathworks is sponsoring the networking event afterwards. Thank you to them.

Hardware is becoming key in getting computations performed at scale and using specific techniques such as Deep Learning. Today's Paris Machine Learning meetup is focused on the type of hardware and software combination that is currently and may eventually run this Machine Learning/Deep Learning/AI infrastructure.

Streaming video is below:

 

Right now, these are the presentations we should have tonight. Undoubtedly, we should have more meetups on this topic in the future.
Arjun Bansal, Nervana Systems, Nervana and the Future of Computing

"Nervana delivers fast, scalable AI on demand using cloud computing, deep learning and custom hardware. These trends have recently been identified as the basis for the future of computing in a recent issue of The Economist. In this talk, I will provide an overview of Nervana’s technology."

Marc Wolff, Amine El Helou , Mathworks, Un algorithme distribué de forêt aléatoire pour du risque de crédit/ A Random Forest distributed algorithm for credit risk computations.

L'algorithme Random Forest consiste à entraîner, généralement en parallèle, plusieurs arbres de décision. Une des limitations bien connues de cette méthode est la nécessité de charger voire de répliquer l’intégralité du dataset en mémoire. Dans le cas d’importantes volumétries de données, cela peut se révéler problématique. Une alternative possible consiste à développer un algorithme distribué d’arbre décisionnel en s’appuyant sur du parallélisme de type SPMD (Single Program Multiple Data) et sur l’API MPI (Message Passing Interface). Cette approche permet d’exploiter au mieux toute la puissance de traitement (machine multi-cœurs ou cluster de calcul) et d’opérer sur des données distribuées en mémoire. Nous présenterons une implémentation de ce type et son application à une analyse de risque de crédit auprès d'un groupe bancaire (Groupe de Risque Opérationnel du Crédit Agricole). 

Olivier Guillaune,  Any computer for my machine learning?

"When the learning phase begin to be too long, what are the current material solutions to accelerate my calculations and which elements to assemble a reliable calculation server, powerful and at the best cost ?"

Igor Carron, LightOn.io, Approximating kernels at the speed of light

We will talk about how we use optics to perform some specific operation of interest in Machine Learning. The basis of this talk relies on this preprint.

André Reinald, Mozilla, 

En introduction, nous expliquerons que le lien entre machine learning et Mozilla ce sont les données personnelles, auxquelles nous accordons toute notre attention, et que nous aimerions voir traitées avec une certaine éthique. On parlera de trois sujets:

1. retour sur les tentatives dans les "content services",
2. projets dans les objets connectés (limités à la domotique pour le moment),
3. projet peerstorage.org

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