La convolution, dans le domaine du Deep Learning, est une opération mathématique essentielle dans de nombreux types de réseaux de neurones. Elle est particulièrement centrale dans les réseaux de neurones convolutifs (CNNs), fréquemment utilisés pour des tâches de vision par Lire la suite…
Le Deep learning est une branche du Machine Learning. Lorsque l’on s’aventure dans le monde du Machine Learning, il est essentiel de sélectionner le bon type de modèle adapté à l’apprentissage.Ces modèles se déclinent en plusieurs catégories, notamment: Le Deep Lire la suite…
Vous avez sûrement beaucoup entendu le terme « Intelligence Artificielle » (abrégé en IA, ou bien AI en anglais).Mais de quoi s’agit-il exactement ?En réalité il n’y a pas vraiment de définition de l’IA, mais de manière générale, on parle Lire la suite…
Le machine learning est l’une des compétences les plus recherchées dans le domaine de la science des données et de l’intelligence artificielle. Et si je vous disais qu’il existe une plateforme qui vous permet d’apprendre cette compétence de manière pratique, Lire la suite…
Lorsque les médecins regardent des images médicales, comme des IRM ou des scans, ils doivent être capables de distinguer les différentes parties du corps ou les différents tissus. Cela s’appelle la segmentation d’images. De manière générale, la segmentation d’image est Lire la suite…
Le mécanisme d’attention en Deep learning est une technique clé indispensable qui joue un rôle central dans la construction du Transformer. Cette méthode a connu un succès retentissant dans de nombreuses applications de Deep Learning, telles que la traduction automatique, Lire la suite…
Actuellement les Intelligences Artificielles (IA) sont capables de créer des images réalistes de manière bluffante. Dall-E (mélange de « Salvador Dali » et de « Wall-E »), une IA développée par OpenAI, est capable de produire une image à partir d’une phrase descriptive. Par Lire la suite…
La méthode du gradient est un outil indispensable en machine learning. Dans la plupart des algorithmes, on doit souvent trouver les paramètres qui minimisent une fonction. Si par exemple la fonction à minimiser est , alors on sait que le Lire la suite…
La fonction d’activation softmax est un élément important dans la conception d’un réseau de neurones. Dans cet article tu vas apprendre : L’intérêt des fonctions d’activations D’abord de manière générale, les fonctions d’activation servent à deux choses : L’activation softmax Lire la suite…
Dans cet article tu vas apprendre à coder un réseau de neurones from scratch. Les réseaux de neurones sont des modèles très sophistiqués de Machine-Learning. En effet, on peut avoir de nombreuses structures telles que : les Multi-Layer Perceptrons (MLP), Lire la suite…
En cadeau, recevez par email le guide du calcul différentiel pour apprendre du Deep-Learning.
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