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    Alaeddine Othmani

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    Aller plus loin en deep learning avec les réseaux de neurones récurrents (RNNs)

    [fa icon="calendar'] 26/11/21 11:45 / par Alaeddine Othmani dans Data Science, Data Scientist

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    Nous prédisons le futur en permanence dans notre vie quotidienne : en anticipant la trajectoire d’un automobiliste, en cherchant quelle météo il fera, en terminant la phrase d’un ami... Et, pour anticiper, prédire, notre cerveau comprend le monde comme séquences logiques d’événements. En effet, vous avez sans doute déjà essayé de dire une phrase à l’envers. Si c’est difficile au début, après un peu d’entraînement, le cerveau comprend la mécanique à adopter. Les réseaux de neurones récurrents font partie d’une catégorie d’algorithmes basés sur ce concept de mémoire séquentielle pour réaliser des prédictions. Cela peut vous faire penser au thriller des années 2000 de Nolan, Memento, où un homme atteint de graves troubles de l’amnésie ne dispose d’une mémoire à court terme que de 15 minutes. Excellent film pour cet amnésique qui parviendra malgré sa maladie à enquêter sur la mort de sa femme !

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    Mieux comprendre le deep learning appliqué à la reconnaissance d’images

    [fa icon="calendar'] 28/10/21 12:05 / par Alaeddine Othmani

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    Deep learning signifie littéralement en anglais « apprentissage profond » et correspond à des modèles d’IA (Intelligence Artificielle) très spécifiques qui utilisent l’apprentissage par couches successives. Ainsi, on entend parler de réseau de neurones convolutifs, de réseau convolutionnel, de DNN (pour « deep neural network ») ou encore de CNN (pour « convolutional neural network »). Tous ces termes restent synonymiques. 

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