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Machine Learning avec Kafka Stream & TensorFlow

Construire et déployer des applications intelligentes temps réel est devenu un enjeu crucial de la plupart des organisations qui souhaitent gagner un avantage concurrentiel ou réduire leurs risques. Ces applications sont en mesure de capter les événements dès qu’ils se produisent, et de les traiter au fil de l’eau et ainsi d’en maximiser la valeur.

Apache Kafka est devenu le standard de facto pour capter et stocker les évènements, et Kafka Streams un outil essentiel afin de fournir le socle pour développer facilement et efficacement les processus de traitement de ces événements au fil de l’eau.

En parallèle, les entreprises se dotent d’outils de plus en plus efficaces, tels que TensorFlow, DeepLearning4J ou H2O, pour analyser leurs importants volumes de données et ainsi développer des algorithmes d’intelligence artificielle, afin de mieux comprendre, identifier les situations d’intérêt et déterminer l’action à prendre la plus appropriée.

Dans ce webinar, nous verrons comment au mieux combiner la valeur de ces deux évolutions technologiques, comment Kafka Streams peut vous permettre le déploiement de vos modèles issus du machine learning dans des contextes événements temps réel.

Conférence animée par :

Eric Carlier

Eric Carlier

Senior Systems Engineer,

Confluent

Julie Bardin Jimenez

Julie Bardin Jimenez

Field Marketing Manager,

Confluent Europe

Mardi 9 Avril 2019

de 11H00 à 11H45

204 inscrits | 45 mn

Inscription 100% gratuite

Alertes email avant le webinar

Zone de chat pour poser vos questions

Rediffusion jusqu'au 01/03/2020

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Confluent - Streaming de données en temps réel avec Apache Kafka