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L'ajustement fin du modèle adapte les modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches en effectuant de légères modifications, réduisant ainsi les besoins en données et en ressources. Découvrez comment l'ajustement fin exploite l'apprentissage par transfert, les différentes techniques, les meilleures pratiques et les métriques d'évaluation pour améliorer efficacement les performances des modèles en NLP, vision par ordinateur et plus encore.
L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique en intelligence artificielle (IA) qui imite le fonctionnement du cerveau humain dans le traitement des données et la création de schémas à des fins de prise de décision. Il s'inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau appelés réseaux de neurones artificiels. Les algorithmes d'apprentissage profond analysent et interprètent des relations complexes entre les données, permettant des tâches telles que la reconnaissance vocale, la classification d'images et la résolution de problèmes complexes avec une grande précision.
Caffe est un framework open source de deep learning développé par le BVLC, optimisé pour la rapidité et la modularité dans la construction de réseaux de neurones convolutifs (CNN). Largement utilisé pour la classification d'images, la détection d'objets et d'autres applications d'IA, Caffe offre une configuration de modèles flexible, un traitement rapide et un fort soutien communautaire.
L'enrichissement de contenu avec l’IA valorise un contenu brut et non structuré en appliquant des techniques d’intelligence artificielle pour en extraire des informations pertinentes, structurer les données et fournir des analyses—rendant le contenu plus accessible, consultable et précieux pour des applications telles que l’analyse de données, la recherche d’informations et la prise de décision.
L’estimation de la pose est une technique de vision par ordinateur qui prédit la position et l’orientation d’une personne ou d’un objet dans des images ou des vidéos en identifiant et suivant des points clés. Elle est essentielle pour des applications telles que l’analyse sportive, la robotique, le jeu vidéo et la conduite autonome.
L'estimation de la profondeur est une tâche clé en vision par ordinateur, centrée sur la prédiction de la distance des objets dans une image par rapport à la caméra. Elle transforme les données d'image 2D en informations spatiales 3D et constitue la base d'applications telles que les véhicules autonomes, la réalité augmentée, la robotique et la modélisation 3D.
Découvrez le générateur de légendes d’images alimenté par l’IA de FlowHunt. Créez instantanément des légendes engageantes et pertinentes pour vos images avec des thèmes et des tons personnalisables—idéal pour les passionnés des réseaux sociaux, créateurs de contenu et marketeurs.
Hugging Face Transformers est une bibliothèque Python open-source de premier plan qui facilite la mise en œuvre de modèles Transformer pour des tâches d'apprentissage automatique en traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur et traitement audio. Elle offre un accès à des milliers de modèles pré-entraînés et prend en charge des frameworks populaires comme PyTorch, TensorFlow et JAX.
Un modèle d’IA fondamental est un modèle d’apprentissage automatique à grande échelle, entraîné sur d’énormes quantités de données et adaptable à un large éventail de tâches. Les modèles fondamentaux ont révolutionné l’IA en servant de base polyvalente aux applications d’IA spécialisées dans des domaines comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et plus encore.
Découvrez les modèles d’IA discriminants—des modèles de machine learning axés sur la classification et la régression en modélisant la frontière de décision entre les classes. Comprenez leur fonctionnement, leurs avantages, défis et applications en traitement du langage naturel, vision par ordinateur et automatisation de l’IA.
OpenCV est une bibliothèque avancée de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique open source, offrant plus de 2500 algorithmes pour le traitement d'images, la détection d'objets et des applications en temps réel sur de nombreux langages et plateformes.
La Précision Moyenne (mAP) est un indicateur clé en vision par ordinateur pour évaluer les modèles de détection d’objets, capturant à la fois la précision de détection et de localisation avec une seule valeur scalaire. Elle est largement utilisée pour le benchmarking et l’optimisation de modèles d’IA pour des tâches telles que la conduite autonome, la surveillance et la recherche d’informations.
PyTorch est un framework open-source d'apprentissage automatique développé par Meta AI, réputé pour sa flexibilité, ses graphes de calcul dynamiques, son accélération GPU et son intégration transparente avec Python. Il est largement utilisé pour le deep learning, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et les applications de recherche.
Découvrez ce qu'est la reconnaissance d'image en IA. À quoi sert-elle, quelles sont les tendances et en quoi diffère-t-elle des technologies similaires.
La reconnaissance de formes est un processus informatique visant à identifier des motifs et des régularités dans les données, essentiel dans des domaines comme l’IA, l’informatique, la psychologie et l’analyse de données. Elle automatise l’identification de structures dans la parole, le texte, les images et des ensembles de données abstraits, permettant des systèmes intelligents et des applications telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la ROC et la détection de fraude.
La Reconnaissance de texte en scène (STR) est une branche spécialisée de la Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) axée sur l'identification et l'interprétation du texte dans des images capturées dans des scènes naturelles à l'aide de l'IA et de modèles d'apprentissage profond. La STR alimente des applications telles que les véhicules autonomes, la réalité augmentée et les infrastructures de villes intelligentes en convertissant un texte complexe du monde réel en formats lisibles par machine.
Découvrez la reconstruction 3D : apprenez comment ce processus avancé capture des objets ou environnements réels et les transforme en modèles 3D détaillés grâce à des techniques telles que la photogrammétrie, le scan laser et des algorithmes pilotés par l’IA. Explorez les concepts clés, applications, défis et tendances futures.
Un Réseau de Neurones Convolutifs (CNN) est un type spécialisé de réseau de neurones artificiels conçu pour traiter des données structurées en grille, telles que les images. Les CNN sont particulièrement efficaces pour les tâches impliquant des données visuelles, y compris la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation d’images. Ils imitent le mécanisme de traitement visuel du cerveau humain, ce qui en fait une pierre angulaire dans le domaine de la vision par ordinateur.
La segmentation d’instances est une tâche de vision par ordinateur qui détecte et délimite chaque objet distinct dans une image avec une précision au niveau du pixel. Elle améliore les applications en fournissant une compréhension plus détaillée que la détection d’objets ou la segmentation sémantique, ce qui la rend cruciale pour des domaines comme l’imagerie médicale, la conduite autonome et la robotique.
La segmentation sémantique est une technique de vision par ordinateur qui partitionne les images en plusieurs segments, en attribuant à chaque pixel une étiquette de classe représentant un objet ou une région. Elle permet une compréhension détaillée pour des applications comme la conduite autonome, l'imagerie médicale et la robotique grâce à des modèles d'apprentissage profond tels que les CNN, FCN, U-Net et DeepLab.
La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à permettre aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre le monde visuel. En utilisant des images numériques provenant de caméras, de vidéos et de modèles d'apprentissage profond, les machines peuvent identifier et classer avec précision des objets, puis réagir à ce qu'elles voient.
