Deep Learning

Replay du comptoir Pour la rédaction d’ un compte rendu de la présentation “ChatGPT : menace ou opportunité” que j’ai donnée mardi 21 mars, j'ai utilisé ChatGPT pour rédiger automatiquement ce résumé. J’ai appliqué en local un modèle de transcription automatique whisper. J’ai ensuite posé la bonne question à l’API ChatGPT pour qu’il me résume l’enregistrement audio en lui donnant l’ensemble de la transcription. Et voilà, j’ai mon résumé automatique 🤗 ! …Mais mes collègues Octos lui ont donné la note de 2.8/5 😔. Je les cite…

Introduction L’image est depuis maintenant quelques années, l’un si ce n’est le terrain de jeu favori en Deep Learning. Les réseaux de neurones profonds sont devenus si performants dans la reconnaissance d’objets qu’il fallait un nouveau challenge dans le domaine. Depuis quelques mois, nous voyons apparaître des modèles capables de générer des images cohérentes à partir de texte. Cela peut paraître anodin mais demande pourtant de comprendre la cohérence entre les pixels à différentes échelles, une tâche extrêmement compliquée. Après s'être penché sur les CNN,…

L’éco-système en Machine Learning et en particulier en Deep Learning s’est enrichi ces dernières années et les outils proposés sont de plus en plus haut niveau. Tant et si bien qu’il n’est plus toujours nécessaire d’avoir une connaissance approfondie des modèles pour mener à bien un projet de Data Science. Cette multitude de solutions a l’avantage de rendre le machine learning accessible à un plus grand nombre mais au détriment de la compréhension théorique. En effet, le Deep Learning n’est plus le domaine réservé des…

Les auteurs tiennent à remercier chaleureusement Benjamin Scellier, coauteur avec Yoshua Bengio de Equilibrium Propagation pour son temps, sa disponibilité et sa relecture attentive et bienveillante. Si on parle de sauvegarde de notre planète à un Data Scientist, il est probable qu’il s’imagine tout de suite utiliser son savoir pour développer des algorithmes capables d’optimiser l’utilisation de nos ressources ou bien de régler une bonne fois pour toute le problème du réchauffement climatique en le prenant pour ce qu’il est, un problème scientifique qu’il faut…

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.

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…

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…

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…

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 :…

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.