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 […]
Dans le monde, 2.5 quintillions de bytes de données sont générés par jour en moyenne, et cela ne cesse d’augmenter. Dans l’univers de l’intelligence artificielle, ces données sont une ressource primaire alimentant des algorithmes de plus en plus performants et entrainés. Mais… sont-ils responsables pour autant ?
Cet article présente une nouvelle approche méthodologique pour améliorer l’interprétation des modèles de Deep Learning, qui sont souvent très opaques : la méthode des « Integrated gradients ».
Le Deepfake est une technique d’Intelligence Artificielle qui consiste à générer de la donnée synthétique très réaliste. Il peut s’appliquer à différents types de données, par exemple une image, une vidéo, un son (musique, voix), ou encore une écriture. Bienvenue dans Fake Wars !
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.
Activer notre smartphone via une simple commande vocale, dicter à sa voiture la destination souhaitée, demander à un assistant vocal de commander à manger… Les applications basées sur la voix sont de plus en plus nombreuses.
De la classification d’images au transfert de style, en passant par la détection d’objets, les applications au sein des entreprises se multiplient. Dans cet article, nous présentons plus spécifiquement les réseaux de neurones convolutionnels, utilisés pour les tâches de classification d’images et de détection d’objets.
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. Découvrez comment.
Aquila Data Enabler a eu l’opportunité de présenter son expertise et ses solutions au cours de l’évènement Groupama live, le 17 avril. Seuls 3 partenaires étaient sélectionnés et mis en avant par Groupama au cours de ce rendez-vous. Retour d’expérience sur cette journée d’immersion au coeur de l’IA. Groupama Live, qu’est-ce que […]
