Deep Learning

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Comment l’IA peut-elle changer le recrutement ? (partie 3)

Dans la deuxième partie de l’article, nous avons vu une façon d’employer l'IA qui a le potentiel d’apporter la flexibilité nécessaire à une détection intelligente de mots-clés.  Dans cette troisième partie, nous allons vous présenter notre implémentation d’une solution de tri par mots-clés grâce à l’IA, ce que nous avons appris, les pistes que nous avons explorées et les challenges que nous avons rencontrés.

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You Only Look Once – un réseau de neurones pour la détection d’objets

Nous, les humains, avons un système visuel rapide et précis, ce qui nous permet d'effectuer des tâches complexes comme la conduite avec peu de réflexion consciente. En effet, nous savons inconsciemment quels sont les objets que nous voyons, où ils se trouvent et comment ils interagissent. Au cours des dernières années, des algorithmes rapides et précis se sont mis en place pour la reconnaissance d'objets dans une image. Plus de détails sur ces différents algorithmes dans la page wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Reconnaissance_de_formes. La reconnaissance d'objets est…

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Algorithmes Évolutionnistes : Applications à des problèmes de données – 3

Le premier article était consacré à la structure et au fonctionnement des algorithmes évolutionnistes et le second portait sur leur performance. Nous allons ici nous intéresser à un cas d'application concret d'algorithmes évolutionnistes sur un problème de données complexes. Le cas d'application présenté est l'utilisation d'un algorithme évolutionniste comme une alternative à de l'apprentissage par renforcement pour entraîner un véhicule à se déplacer dans un environnement simulant un circuit. Le problème s'apparente ici à celui de la conduite autonome. Un peu de contexte sur l'apprentissage…

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Comment l’IA peut-elle changer le recrutement ? (partie 2)

Dans la première partie de l’article, nous avons vu quelles étaient les solutions logicielles permettant aux entreprises de trier les candidatures. Cette démarche, qui a de l’intérêt principalement lorsque l’entreprise reçoit énormément de candidatures, repose sur une méthode simple mais très limitée. Nous avons vu que l’IA a le potentiel pour apporter des solutions aux limites évoquées mais présente aussi des écueils à éviter, notamment les biais. Dans cette deuxième partie, nous allons présenter une technique de NLP qui pourrait permettre de pallier les défauts…

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Apprentissage par renforcement appliqué à la conduite autonome dans un simulateur 2/2

Dans un article précédent, nous avons expliqué notre approche pour appliquer l’apprentissage par renforcement (RL - Reinforcement Learning) à la conduite autonome dans un simulateur. Nous avons explicité les concepts du RL dans ce cas d’usage et décrit l’algorithme de DDQN (Double Deep-Q Learning) que nous avons choisi pour ce problème. Si vous n’avez pas lu l’article précédent, retenez simplement que : On entraîne un agent dans un simulateur de conduite (ou environnement). Cet agent évolue dans la simulation et y entreprend des actions :…

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Amener son projet de machine learning jusqu’en production avec Wheel et Docker

Cet article propose d'explorer setuptools, Wheel et Docker afin de packager une application de Machine Learning pour détecter des muffins 🍪 ou des chihuhuas 🐶 dans une image, avec code a l'appui. Si packager du code de Machine Learning en Python est pour vous synonyme de demander à vos utilisateurs de cloner votre repository git sur leur machine, cet article devrait vous intéresser.

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Plongez dans le grand jeu de données (ou comment constituer et gérer son dataset)

Un premier briefing Avant de commencer le grand plongeon, des définitions s’imposent : Jeu de données (ou dataset) : collection de données de même type, de préférence de même format et souvent accompagnées d'annotation Annotation : description du contenu de chacune des données d’un dataset. L’annotation des données est le processus d’étiquetage du contenu reconnaissable par un ordinateur. En fonction de la nature du problème, on indiquera le type de l’objet dans l’image, on peut également indiquer ses coordonnées ou d’autres attributs. Modèle de Machine…

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Réseau de neurones convolutif semi-supervisé pour de la prédiction

“Je dispose de données annotées en nombre limité, néanmoins obtenir des données non annotées est pour moi une chose aisée. Existe-t-il des méthodes de Machine Learning permettant d’utiliser des données annotées et non annotées en même temps ?”A travers cet article, en nous basant sur un cas d’usage assez simple, nous allons aborder cette thématique et y apporter quelques éléments de réponse. L'apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé Les algorithmes d’apprentissage automatique ont généralement besoin de beaucoup de données pour être efficaces, ce n’est pas…

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Deep Learning à l’échelle : mieux annoter pour mieux scaler

Après quelques mois d’exploration et autres proofs of concept, notre restitution devant le sponsor fait un carton ! On a fait un PoC d’une architecture de réseaux de neurones à l’état de l’art pour détecter des défauts de fabrication sur des objets à partir d'images. Pour y arriver, on a conçu une application Python pour servir ce modèle de deep learning, et on a déployé le tout sur un serveur de démonstration, branché à un écran de restitution et une caméra, au 2e étage de…

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Introduction à l’interprétation de modèles de Machine Learning

 Introduction L’une des premières choses que l’on apprend en Machine Learning est qu’il faut souvent faire un compromis entre la performance d’un modèle et son interprétabilité. Les modèles transparents (interprétables by design, ou directement interprétables par un humain, comme la régression linéaire ou les arbres de décision) sont en général moins performants que les modèles boîte noire, c.à.d qui ne sont pas directement interprétables par l’humain, comme XGBoost ou les réseaux de neurones artificiels. Cet article propose une introduction à des méthodes d’interprétation de modèles…

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