Lorsque nous faisons face à des datasets de grandes dimensions avec énormément d’observations et à des modèles de Machine Learning complexes avec beaucoup d’hyperparamètres, l’étape
De la création d’art à la conception de jeux vidéo, les algorithmes génératifs ont révolutionné de nombreux domaines. Cependant, c’est lorsqu’ils sont appliqués à la
Un des grands défis de l’apprentissage automatique est de produire des systèmes capables d’expliquer leurs décisions et leurs actions aux utilisateurs humains. C’est ainsi que
Depuis des années, l’IA suscite un intérêt grandissant avec les performances obtenues grâce à l’apprentissage automatique (Machine Learning) et, plus particulièrement, avec l’apprentissage profond (Deep
L’interférence catastrophique ou catastrophic interference est un phénomène menant l’IA à oublier ce qu’elle a appris. Découvrez pourquoi c’est un grave problème en Machine Learning,
Les modèles d’apprentissage automatique sont des outils puissants pour résoudre des problèmes complexes, qu’il s’agisse de prédire les tendances boursières ou de diagnostiquer des maladies.
Depuis fin 2022 et l’utilisation massive de ChatGPT à travers le monde, les modèles linguistiques basés sur l’intelligence artificielle suscitent de plus en plus l’intérêt
Les réseaux antagonistes génératifs représentent une avancée majeure dans le domaine de l’Intelligence artificielle et du Deep Learning. Aussi appelés GANs, Generative Adversarial Networks, ce
Les Graph Neural Networks (GNN) ou réseaux de neurones en graphes sont des réseaux de neurones particuliers utiles pour résoudre des problèmes difficiles à partir
Avant de mettre un modèle de Machine Learning en production, il faut avant tout déterminer le modèle le plus adapté, sélectionner les paramètres optimaux etc…
Un modèle de Machine Learning est capable d’apprendre de façon autonome à partir d’un jeu de données, dans l’objectif de prédire des comportements sur un
Ces dernières années, la technologie de reconnaissance faciale a proliféré, trouvant une utilisation accrue dans différents domaines tels que les médias, les réseaux sociaux, la
