Machine Learning Deep Learning

Data Science

La génération d’images avec DALL-E 2

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,…

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Data

Implémente moi un 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…

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Bonne pratique

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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Accelerate

Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning

Cet article sert d'introduction à une série plus large, traitant de l'application du framework Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning Avant de commencer, voici quelques définitions et conventions de nommage que nous adopterons tout au long de la série d'articles : Machine Learning : “Le Machine Learning est une fonctionnalité qui permet à des logiciels d'effectuer une tâche sans programmation ni règles explicites”. (Source google). Machine Learning est souvent abrégé ML. Delivery : le processus permettant de mettre un produit entre les mains…

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