Deep Learning

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…

“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…

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…

 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…

Les réseaux de neurones convolutionnels permettent d’effectuer diverses tâches de traitement d’images, comme de la reconnaissance d’images ou la détection d’objets. (Cf article sur le fonctionnement des réseaux de neurones ici) Dans la suite de cet article, nous nous pencherons sur le cas réseaux de neurones convolutionnels pour la classification d’images afin de garder une trame simplifiée et cohérente. Lors de l’entraînement d’un réseau de neurones, on juge la qualité des résultats à l’aide de certaines métriques. Des images sont fournies en entrée et une…

Afin d’explorer de nouvelles possibilités concernant la conduite autonome, de nombreuses compétitions de mini-voitures autonomes existent telles que la compétition de l’Iron Car ou encore la compétition Donkey ® Car  aux États-Unis. Lors de ces compétitions, des mini voitures (type voitures radiocommandées) doivent parcourir quelques tours d’un circuit faisant approximativement la taille d’un hangar. Dans cet article, nous allons étudier l’utilisation d’une solution d’apprentissage par renforcement (RL - Reinforcement Learning - pour les intimes) pour la conduite autonome selon le contexte schématisé en figure 1.

Introduction   Les 16 & 17 Octobre 2019, nous sommes rendus à Amsterdam afin d’assister à la conférence annuelle organisée par Databricks, le Spark+AI Summit, événement devenu incontournable dans le monde du Big data et de l’IA. Cette année, ce sont plus de 2300 personnes qui ont fait le déplacement pour assister à de nombreuses présentations réparties sur 11 tracks en parallèle. Autant dire que les sujets étaient très denses et nous allons tenter de vous partager l’essentiel de ce qui a retenu notre attention.…

Les réseaux de neurones constituent aujourd'hui l'état de l'art pour diverses tâches d'apprentissage automatique. Ils sont très largement utilisés par exemple dans les domaines de la vision par ordinateur (classification d'images, détection d'objets, segmentation…) et du traitement automatique du langage (traduction automatique, reconnaissance vocale, modèles de langage…). Dans un précédent article, nous avons utilisé une classe particulière de réseaux de neurones, les RNN : Recurrent Neural Networks. Cette famille de modèles, particulièrement adaptée aux données séquentielles, nous a permis de générer automatiquement, caractère par caractère,…