Dans mon IUT, il était possible de faire une 3eme année de spécialisation en optoélectronique, et le diplôme était reconnu en équivalent licence/bac+3 je sais plus trop
Le problème en question était du traitement d’image, a savoir de la compression lossless d’images noir & blanc issues d’un scanner du cerveau. Je ne saurais pas te dire si, a l’époque, c’était pertinent d’utiliser un réseau de neurone pour ca
@blind_man J’aurais du mettre plus de smiley dans mon post, c’était inutilement plein de reproches sans une petite dose d’attenuation Mon mauvais
C’est quoi la difference entre deep learning et machine learning ?
Depuis un an je fais du R mais orienté au départ données de gestion : en fait le R avait été installé avant mon arrivée pour de la chimiométrie. Et donc je suis devenu fan de R.
Tout ça pour dire : et qu’en est-il des solutions en R en deep learning (et machine learning) ?
legerement off topic parce que ce sont justement des cours de machine learning “standard” et pas de deeplearing.
Par contre ces cours sont aussi tres interressants et principalement sur toute la partie manipulation de data en python.
Je les avais d ailleurs conseillé à bussiere ici Cherche recommandation de livre en datascience et python
intéressant comme thread , surtout non pas en tant que dev mais en tant que client.
Je déploie en ce moment des systèmes de deeplearning pour de la maintenance prédictive dans des usines un peu partout . Industry 4.0 toussa .
(peut être arriverez vous à m’enlevez la désagréable impression que c’est une blackbox sans moyen simple de connaitre les relations qui ont été créées dedans par apprentissage ? . j’avoue ne pas avoir un à priori très positif sur le DL dans tous les sens . surtout pour réinventer la roue souvent dans mon application)
Déconne pas, on lance en même temps le chantier du MES et je peux te dire que c’est un sacrée foutoir ( comment communiquer avec Wonderware…)
alors ca marchera pas trop vu que ce que l’on cherche à monitorer ne remplit pas la condition de markov ( sinon on fait deja ca depuis longtemps . par exemple pour un compresseur on prends la température, le débit, la pression à chaque étage , on calcule le rendement polytropique . si ce dernier se casse la binette on anticipe une augmentation de la puissance consommée et on identifie d’ou ça vient ( P,T ou Q) . )
Avec le deeplearning on cherche à créer une mémoire et un système de monitoring qui se souvient des « incidents » et de leurs cause et qui le prends en compte dans l’analyse d’un phénomène pour « deviner » son origine probable.
Comme je le disais un peu plus haut ca reste effectivement un domaine pas encore suffisament developpé. On commence à avoir quelques outils mais rien pour le moment assez clair et simple pour permettre de rassurer un client final sceptique.
Et comme dis aussi plus haut le deeplearing n est pas la solution miracle pour tous les problemes. Tout comme une base nosql ne convient pas à tous les projets, les archi serverless ne sont pas forcement la meilleure solution, le javascript n est pas le langage ultime pour tous les types d’appli, etc.
Je sais pas où tu es, mais faudrait passer nous voir c’est 100% dans ce qu’on propose (surtout les collègues, moi je fais principalement du trafic) en « transfert de techno » dans mon labo .
ça serait avec plaisir , mais là on vient de se marier avec S.A.S et Prism . Moi je m’occupe de l’expertise indus sur les compresseur et les turbines .
Je crois que c etait juste un petit troll parce qu effectivement il y a pas d « ia » derriere ce « paint »
Là par contre derriere celui là il y a un modele de deeplearning : https://magic-sketchpad.glitch.me/
(les resultats sont d ailleurs beaucoup moins bon que sur le premier linké par blackfox… )
Un peu d infos dessus ici : Draw Together with a Neural Network
D’ailleurs hesitez pas à trainer un peu sur le site de magenta ils font pas mal de trucs sympa autour de la creation assistée par du deeplearning
Pour compléter: Il y a une chouette vidéo avec une chouette visualisation (et un chouette nom: MarI/o) d’une IA qui joue à Super Mario World qui permet de bien visualiser la structure d’un réseau de neurone:
Maintenant pour reconnaître et classifier des images, il faut faire un effort d’imagination et remplacer les petits carrés par une image couleur (donc potentiellement beaucoup plus d’input), probablement plein de neurones intermédiaires, et plein de neurone de sortie (qui ne correspondent plus à ABXY← ↑ → ↓ mais à « lapin bélier », « iron man », « bouteille d’eau », etc…
Une bonne occasion de parler aussi de son cours que j ai oublié dans mon post initial. J avais suivi celui de 2017 qui etait consacré au deep learning et plus precisement à la conduite autonome. Les cours sont tres interressants mais j avais quand meme trouvé qu il manquait le “practical” et le “for coders” qui font vraiment la force des cours de fastai. Vous pouvez trouver tout ca ici : https://deeplearning.mit.edu/
Il y a par contre un truc assez fun avec ces cours c est ce petit outil en ligne https://selfdrivingcars.mit.edu/deeptraffic/ qui vous permet de tres facilement faire tourner un reseau de neurones qui va apprendre à slalomer le plus vite possible dans une “simulation” de circulation
Je ne l’ai pas encore testé mais on m’a recommandé ça https://course.elementsofai.com/
A priori une très bonne intro générale à l’IA avec de très bonnes descriptions et les exercices qui vont avec.
c’est 100% dans ce qu’on propose (surtout les collègues, moi je fais principalement du trafic) en « transfert de techno » dans mon labo 
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