Automated Machine Learning appliqué aux séries temporelles

INSIGHTS & NEWS 24/09/2020

L’autoML, la fin des Data Scientists ? Non ! Venez voir comment la combinaison des 2 approches permet aux Data Scientists Aquila Data Enabler de répondre plus rapidement et de façon plus pertinentes aux problématiques de forecasting et de détection d’anomalies. par Antonin Braun & Sofiane Schaack


Understanding textual summary generation

INSIGHTS & NEWS 16/06/2020

The amount of textual content generated everyday is growing at an exponential rate. Such large numbers of textual data is a valuable source of knowledge, unfortunately it becomes impractical for anyone to process all the available information. Automatic textual summarization is a solution to this problem especially because it can be applied to different types […]


Comprendre la génération de résumés de texte

INSIGHTS & NEWS 16/06/2020

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 […]


Classification d’images et détection d’objets par CNN

INSIGHTS & NEWS 26/02/2020

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 […]


GAN : Vers une meilleure estimation des distributions ?

INSIGHTS & NEWS 11/02/2020

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 […]


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