Introduction autour du deep learning et son application aux IoT - Partie 3
Le deep learning consiste à apprendre à travers des couches permettant à un ordinateur de construire des concepts complexes à partir de concepts plus simples.
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Le deep learning consiste à apprendre à travers des couches permettant à un ordinateur de construire des concepts complexes à partir de concepts plus simples.
Globalement, l’objectif du deep learning est de résoudre des problèmes « intuitifs » c’est-à-dire qu’ils se caractérisent par une forte dimensionnalité et aucune règle.
Cet article a pour but d’expliquer les bases du deep learning et à quel point il peut s’appliquer aux IoT et aux villes intelligentes.
L’engouement actuel pour le Deep Learning ne repose pas sur les seules avancées conceptuelles de Hinton et al. mais aussi sur des avancées technologiques. Après l’introduction aux concepts présentés dans la partie I de cet article, nous abordons ici les questions liées à l’implémentation de ces réseaux.
L’image ci-contre vous rappelle bien quelque chose ? Un simple pastiche «à la manière de » qui n’a a priori rien d’extraordinaire, si ce n’est que cette image a été construite numériquement à partir d’une simple photo et d’une reproduction du chef d’œuvre impressionniste.
Cette tribune rédigée par Benjamin Thomas, consultant Innovation chez SQLI, fait un état des lieux de toutes les avancées de l’année 2017 qui vont se renforcer en 2028 en matière d’Intelligence artificielle : reconnaissance d’image et du langage, analyse de données…
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Nous sommes entrés dans une nouvelle ère technologique. Comment l’intelligence artificielle pourrait-elle bousculer l’ordre établi ?
Salon Big Data Paris 2017. Cette fois, ça y est : l’éléphant Big Data a trouvé son cornac : le Data Scientist !
Pourquoi les géants du numérique ont-ils décidé de s’associer dans l’intelligence artificielle, dont le développement pour chacun est ô combien stratégique ?
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