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#Algorithmes #ApprentissageProfond #DeepLearning #LabInsights #MachineLearning #NLP #RNN
La quantité de contenu textuel généré chaque jour augmente à un rythme exponentiel. Un si grand nombre de données est une source précieuse de connaissances qui constitue un vrai challenge à traiter et analyser. La synthèse textuelle automatique est une solution à ce problème, en particulier parce qu’elle peut être appliquée à différents types de […]
#Acoustique #DeepLearning #IntelligenceArtificielle #LabInsights #RAP #ReconnaissanceParole #Speech2Text
On voit ces dernières années la place de plus en plus grande de la communication vocale dans nos appareils intelligents. Aujourd’hui on peut activer notre smartphone via une simple commande vocale, on peut dicter à sa voiture la destination souhaitée et on peut même demander à un assistant vocal de commander à manger. Et ce […]
#BeEnabler #DataScience #Event #Inauguration
Il y’a quelques semaines, Aquila Data Enabler quittait la rue Kléber à Courbevoie pour s’installer à seulement 800 m dans l’immeuble contemporain « 5ème Avenue ». Pour célébrer cette étape clé pour notre cabinet de conseil en Data Science, nous nous sommes tous retrouvés le jeudi 27 février 2020 pour la soirée d’inauguration de nos nouveaux locaux. […]
#Algorithmes #CNN #ComputerVision #DeepLearning #IA #Images #LabInsights #MachineLearning
Les travaux de G.Hinton publiés en 2006, puis le succès du modèle AlexNet en 2012 au Challenge ImageNet, ont réveillé, au sein de la communauté scientifique, l’intérêt pour le Deep Learning. Il avait été délaissé depuis le milieu des années 1970, on parle même pour cette période « d’hiver de l’intelligence artificielle ». La disponibilité croissante de […]
#DataScience #DeepFakes #DeepLearning #GAN #LabInsights #MachineLearning #TimeSerie
Les Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) sont un nouveau type de réseau de neurones profonds (deeplearning). Leur objectif est de pouvoir estimer et représenter une distribution de données. Ce type de réseau a été introduit par Ian Goodfellow en 2014 [1]. Il présente un framework composé de deux modèles : un générateur et un discriminateur. Le […]
