Deep Learning

Bonne pratique

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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Big Data

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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Data Science

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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Big Data

L’IA embarquée : entraîner, déployer et utiliser du Deep Learning sur un Raspberry (Partie 3)

Dans cette série d’article, on se propose d’étudier le cas d’usage de reconnaissance de dessins grâce à un raspberry. L’idée est d’utiliser la caméra d’un raspberry pour capturer une image représentant un dessin, et déterminer grâce à un réseau de neurones s’il s’agit d’une voiture ou non. Dans un premier article, on a entraîné un réseau de neurones performant à l’aide du framework Keras. Le second article porte sur le déploiement maîtrisé du modèle dans un environnement de production. Il ne nous reste plus qu’à…

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Big Data

L’IA embarquée : entraîner, déployer et utiliser du Deep Learning sur un Raspberry (Partie 1)

Pour la deuxième année consécutive, OCTO Technology prend part à la course Iron Car avec son équipage Octonomous. Pour rappel, le but de la compétition est de réaliser trois tours de circuit avec une voiture de taille réduite le plus rapidement possible. Bien entendu, la voiture n’est pas radiocommandée ; une des règles de la compétition est précisément d’utiliser un réseau de neurones pour le pilotage de la voiture ! Le matériel autorisé, outre la voiture, est composé d’un Raspberry Pi et de sa caméra…

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Data Science

Des réseaux de neurones pour générer des discours politiques

Cet article est le premier d’une série sur les réseaux récurrents. Nous les introduisons ici en jouant avec du texte. Dans un prochain article, nous entrerons dans les arcanes des LSTM, avant d’exposer leur utilisation avancée sur des données de capteurs connectés. Êtes-vous nostalgiques de la période électorale ? Les grandes envolées lyriques de nos personnalités publiques vous manquent-elles ? Eh bien, rassurez vous ! À la fin de cet article, vous saurez construire un générateur intarissable de discours politiques. Pour générer ces textes, nous…

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