Archives par catégorie: Deep Learning

Certification TensorFlow

Certification TensorFlow

TensorFlow a créé une certification en avril 2020.  Je l’ai obtenue début août 2020. Cette certification s’adresse tout d’abord aux développeurs et aux data scientists qui « souhaitent démontrer leurs compétences pratiques en machine learning via la création et l’entraînement de modèles avec TensorFlow » L’intérêt de cette certification, outre son aspect promotion de votre expertise, qui vous […]

MNIST tf 2.0

Il s’agit de tester le code du livre de Michelucci, Advanced Applied Deep Learning de U. Michelucci, § MNIST Classification with Eager Execution Il n’y a là rien de spécial. Les étapes sont : Récupération des données Normalisation et one hot encoding Transformation des données en tf.data.Dataset object Construction d’un modèle Keras Définition de l’optimizer et de […]

TensorFlow 2.0 – nouveau tutoriel

TensorFlow 2.0 (Tf) a été annoncé le 30/09/2019. C’est une bonne nouvelle ! Les versions antérieures souffraient de nombreux défauts dont certains ont été corrigés avec la 2.0. Pour autant, le framework Tf ne s’est pas complètement transformé. C’est toujours « une usine à gaz », complexe, mal documentée et pas toujours performante. Tutoriels sur le site Tf Il […]

Transfer learning – l’apprentissage par transfert

L’apprentissage automatique et plus particulièrement l’apprentissage profond obtiennent aujourd’hui des performances spectaculaires, inespérées il y a quelques années, dans certaines domaines comme la vision et le traitement du langage naturel. Le « deep learning« , l’apprentissage profond à l’aide de réseaux de neurones, n’atteint ces prouesses que parce que le volume de données utilisé pour l’apprentissage est […]

Intelligence Artificielle et véhicules autonomes

Place de l'Etoile

Si les véhicules autonomes permettent de diminuer la mortalité sur les routes, alors ce seul argument justifie l’exploration de cette piste.

Mais il y a d’autres raisons que la sécurité pour intégrer de l’Intelligence Artificielle dans les véhicules et les rendre plus autonomes, par exemple : diminuer la durée des trajets, permettre de faire autre chose durant ces trajets, faciliter à tous les déplacements

Formations à venir

L’objectif de cette introduction à l’intelligence artificielle (IA) est d’apporter les connaissances minimales aux dirigeants d’entreprise(s), aux chefs de projet(s), aux cadres, afin de les aider à décider d’une stratégie à mettre en place pour prendre en compte les bouleversements fondamentaux que l’IA va – sous peu – introduire au sein de leurs entreprises.

Nouvelles Notes sur la leçon #1 de Fastai – Classification d’images

Ce cours est en complément de : Notes sur la leçon #1 de Fastai – Deep Learning Cet article complète nos commentaires précédents sur la leçon #1 : What’s your pet. Trois notebooks Jupyter, (trois gists) à exécuter dans l’environnement Google Colaboratory sont proposés : Pour commencer Bienvenue à Jupyter Notebook Tuto 1 – What’s your […]

La Tête au Carré – invite Yann LeCun

Yann LeCun (YLC), Director of AI Research, Facebook et Founding Director of the NYU Center for Data Science était l’invité de La Tête au Carré sur France Inter le 25/04/2019. YLC a obtenu en 2019, avec Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton, le prix Turing pour ses travaux en IA. En 2016, Yann Le Cun était le […]

The Boston Housing Price dataset

Partant du principe qu’il vaut mieux s’adresser à Dieu au’à ses Saints, après avoir étudié The Boston Housing Price dataset avec (JM) Jojo Moolayil, présentons ici la version de F. Chollet (FC), l’auteur de Keras. Si le code de JM est très intéressant d’un point de vue pédagogique, il ne l’est pas en termes d’efficacité […]