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	Les paquets d'apprentissage profond modernes comme PyTorch et ~~Tensorflow~~ offrent des utilitaires pour les travaux natifs d’apprentissage à grande échelle et les tutoriels sont nombreux. Un sujet peu abordé par contre est la scalabilité des méthodes classiques d’apprentissage machine (et non d’apprentissage profond) pour le travail avec de grands ensembles de données; à ce sujet, voir la page wiki [[Large_Scale_Machine_Learning_(Big_Data)/fr\|Apprentissage machine à grande échelle (mégadonnées)]].		Les paquets d'apprentissage profond modernes comme PyTorch et TensorFlow offrent des utilitaires pour les travaux natifs d’apprentissage à grande échelle et les tutoriels sont nombreux. Un sujet peu abordé par contre est la scalabilité des méthodes classiques d’apprentissage machine (et non d’apprentissage profond) pour le travail avec de grands ensembles de données; à ce sujet, voir la page wiki [[Large_Scale_Machine_Learning_(Big_Data)/fr\|Apprentissage machine à grande échelle (mégadonnées)]].