Machine Learning/fr

Bienvenue sur la page d'accueil de l'équipe Apprentissage Machine (ML - Machine Learning team) de la Fondation Wikimedia.

Notre objectif

 * Définir l'architecture, construire et maintenir les fondations de l'infrastructure de l'apprentissage machine.
 * Planifier, entrainer, déployer, et gérer les modèles de production d'apprentissage machine, créés ou demandés par les équipes Wikimedia ou les communautés des wikis.
 * Développer les meilleures pratiques pour l'application d'un apprentissage machine éthique.

Projets

 * Lift Wing - Une infrastructure fournissant un modèle d'apprentissage machine redimensionnable, basé sur Kubeflow.
 * - Objective Revision Evaluation Service est un système de prédiction d'apprentissage machine fournit comme service web. (Voir la liste des outils qui utilisent ORES)
 * Etiquettes Wiki - Training interface where Wikipedians teach machines how to perform important tasks
 * revscoring - Un environnement de notation (scoring) de prédictions machine pour construire des modèles de prédiction utilisés par ORES
 * [Archivé] - Système robuste de collecte de faux positifs et de rétroaction, pour permettre la réfutation humaine et l'examen de la scoring ORES.

Quoi de neuf ?
Vous êtes intéressé par ce sur quoi nous travaillons en ce moment ?


 * Voir la page de discussion pour le résumé hebdomadaire de l'équipe ML
 * Rejoignez l'appel sur Twitch toutes les deux semaines, le jeudi à 17 heures 30 UTC
 * Les vidéos Twitch sont également à disposition sur le canal YouTube Wikimedia ML

Travailler avec nous
Vous avez une question, ou vous souhaitez discuter avec l'équipe ou notre communauté de bénévoles à propos de l'apprentissage machine ? Voici les meilleures façons de nous rejoindre.

Commentaires sur l'infrastructure
Seriez-vous intéressé à fournir des commentaires sur la prochaine infrastructure Lift Wing ? Faites-nous le savoir en vous inscrivant ci-dessous, avec votre nom d'utilisateur et votre wiki d'accueil.



Equipe initiale et bénévoles

 * とある白い猫 - IEG (Individual Engagement Grant)
 * Arthur Tilley - IEG
 * He7d3r - IEG / Bénévole
 * YuviPanda - Bénévole
 * Sumit - Chercheur stagiaire
 * Ewitch - Chercheur stagiaire
 * Marius Hoch - Ingénieur logiciel
 * Max Klein - Ingénieur logiciel
 * Adam Wight - Ingénieur logiciel
 * Natalia Timakova - Chercheur stagiaire
 * Amir Sarabadani - Ingénieur logiciel
 * Nate TeBlunthuis - Chercheur stagiaire
 * James Hare - Gestionnaire de produit associé
 * Aaron Halfaker - Chercheur scientifique principal et chef d'équipe
 * Habeeb Shopeju - Ingénieur logiciel stagiaire
 * Andy Craze - Ingénieur Logiciel Principal