Deep Learning (Apprentissage profond)

Les modèles fondamentaux et applications pratiques

Dans cette intervention, nous proposons de revenir sur quelques modèles fondamentaux en apprentissage profond, d’esquisser quelques applications, et de rapidement mettre en pratique des modèles simples de classification, de régression et de prévision, à l’aide de la librairie TensorFlow de Google. 

Intervenant : V Barra (ISIMA)

L’avènement de l’apprentissage profond (Deep Learning) au début des années 2000, couplé à la mise à disposition toujours plus importante de données expertes et la performance sans cesse croissante des matériels, change complètement le paysage de l’apprentissage automatique tel qu’il était connu jusqu’à lors, et ouvre des perspectives immenses et captivantes. Aujourd’hui, tous les domaines sont impactés, de la biologie à la robotique, en passant par l’usine du futur ou l’économie. Tout ce qui implique un processus de décision, la prévision d’un évènement ou la manipulation de données peut bénéficier du paradigme de l’apprentissage profond.

Mots-clés : Apprentissage profond, algorithmie, analyse, fouille de données industrielles, règles de décision

Formation gratuite : Seul un montant de 15€ pour couvrir les frais liés aux déjeuners vous sera demandé, une occasion unique à ne pas manquer !