Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube. Dans le monde, 2.5 quintillions (10³⁰) bytes de données sont générés par jour en moyenne. La quantité de données produite 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 ayant des applications […]
Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube. Si vous avez aimé notre précédent article, rédigé par Aurélia, sur l’explicabilité des modèles, vous serez certainement intéressé par ce nouvel article qui présente en particulier une nouvelle approche méthodologique pour améliorer l’interprétation de modèles de Deep Learning, souvent très opaques. Il s’agit de la […]
Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube. Comprendre les modèles : un enjeu fondamental Les modèles de machine learning (ML) sont souvent des boites (plus ou moins) noires qu’on évalue selon leurs performances sur un ensemble de données, sans savoir exactement pourquoi et comment les décisions sont prises. Or, si obtenir les […]
L’autoML, la fin des Data Scientists ? Non ! Découvrez comment la combinaison des 2 approches permet aux Data Scientists Aquila Data Enabler de répondre plus rapidement et de façon plus pertinente aux problématiques de forecasting et de détection d’anomalies. Retrouvez toutes nos autres videos sur notre chaîne YouTube. par Antonin Braun […]
“Il est facile de fabriquer un mauvais deepfake, mais très difficile d’en faire un qui soit vraiment réussi” Ctrl Shift Face Vous avez sans doute déjà vu ce fameux extrait stupéfiant de Shining, dans lequel on voit Jim Carrey imiter à la perfection le personnage joué par Jack Nicholson. Nombreux sont ceux qui sont […]