Aquila Data Enabler apporte son expérience pour mettre la R&D au service de vos projets de Data Science, de Machine Learning et de Deep Learning.
Notre Lab est le véritable cœur technique d’Aquila. Il regroupe nos Data Scientist spécialistes autour de leurs expertises (+ de 40 Data Scientist). Nous pouvons ainsi proposer les méthodes les plus innovantes, issues des derniers papiers de recherche, pour répondre au mieux et au plus vite aux besoins de nos clients, mettant la R&D opérationnelle au centre de nos préoccupations pour servir leurs enjeux.
Nos expertises :
Nous développons des réponses sur mesure à vos use-cases en Computer Vision, Séries Temporelles, NLP, Traitement du signal.
Pour en savoir plus, cliquez sur ces différentes cases :
Nous accompagnons les entreprises dans la création de nouveaux usages autour de leurs données, à la fois en termes de Recherche & Développement et en termes de mise en production et d’implémentation.
Nous engageons toute notre expertise afin de développer une approche R&D unique, qui génère des solutions inédites pour nos clients et s’impose comme une référence sur le marché de la Data Science.
Pour nos clients, nous sommes un partenaire-expert en implémentation et en innovation Data Science. Nous nous positionnons comme des activateurs data, et aidons nos clients à générer de la valeur à partir de leurs données.
Aquila Data Enabler assure la mise en oeuvre performante et rigoureuse de tous les projets Data de ses clients, et y apporte en plus une véritable démarche d’innovation grâce à sa veille permanente, ses labs et sa communauté d’experts.
Grâce à son expertise en Computer Vision, NLP, Machine et Deep learning, Aquila Data Enabler répond aux impératifs d’exploitation et de création de valeur liée à vos données et vous accompagne dans ces nouveaux usages.
VOIR NOS SOLUTIONS
Dans son article, Ahmed Affes, Data Scientist / MLOps, répond à cette question en vous présentant les différentes étapes : le prétraitement, la génération d’un vecteur mathématique à l’aide d’un modèle de langage, les méthodes d’entraînement et le choix de la meilleure base de données pour le stockage.
Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube. I-L’apport de la génération de données synthétiques pour l’IA L’accès à une grande quantité d’images est crucial pour les applications de Deep Learning (DL) et notamment en Computer Vision (CV). Nous avons vu ces dernières années beaucoup de discussions sur les approches data […]
Active Learning et Semi-Supervised Learning Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube. Dans le cadre de l’apprentissage supervisé, l’entraînement d’un réseau de neurones repose sur l’exploitation d’un ensemble de données dites labellisées, i.e. qui contiennent des informations permettant de guider l’entraînement du modèle. Dans le cas d’un problème de classification d’images […]
Pendant les deux dernières décennies, l’arrivée des nouvelles familles d’algorithmes provenant du domaine Data Mining et les nouvelles puissances de calcul permettant d’entraîner des réseaux profonds contenant des centaines de millions de paramètres ont révolutionné le domaine de l’IA. Cette révolution, initialement adoptée par les chercheurs, s’est rapidement propagé à quasiment tous les secteurs de l’industrie.
Le modèle YOLO, sorti en 2015, constitua une percée considérable dans le domaine de la Computer Vision. Il fut l’un des premiers modèles de détection à offrir des résultats de bonne qualité en temps réel là où auparavant il était difficile de concilier vitesse d’exécution et justesse. Il est depuis devenu une référence en la matière. YOLO est un modèle de détection single-stage, autrement dit les processus de localisation et d’identification d’objets dans une image sont réunis en une seule étape.
Il est un domaine où le couplage de Modèles Physiques et de Modèles d’Intelligence Artificielle est particulièrement performant et pertinent : les GéoSciences. Cet article donne des clés en particulier pour mettre en oeuvre des Modèles Physiques Augmentés (MPA) et des Modèles AI Augmentés Physiques (MAIAP).
Dans les projets de Machine Learning, en général, les modèles fonctionnent correctement si les proportions des classes du jeu de données utilisé sont relativement similaires. Cependant, des déséquilibres s’invitent parfois dans l’équation.
Découvrez dans cet article comment gérer ce type de problématique.
Ce nouvel article dresse l’état de l’art de l’extraction d’informations des images pour servir un objectif fixé. Un intérêt particulier y est porté sur la cartographie de l’occupation des sols.
Désennuagement, pan-sharpening, imagerie hyperspectrale… Découvrez les nouveaux pré-traitements en télédétection spatiale et aérienne.
Analyse de l’appétence et du churn de la clientèle pour adapter les offres bancaires à chacun des profils.
Détecter les régions de tuyaux métalliques contenant des défauts (d’une profondeur supérieur à 2 mm) provenant de la corrosion en utilisant les images et les mesures d’inspection.
Détection des équipements de sécurité et de distanciation, analyse des flux vidéos d’une caméra en temps réel, entrainement séparé sur la détection de chaque équipement.
