Le machine learning a le vent en poupe actuellement. Charbel nous propose de découvrir comment on peut créer un réseau de neurones profond destiné à reconnaître les émotions à partir des images et du son d’une personne.
En 1984, un statisticien propose une méthode totalement nouvelle pour représenter les réseaux de neurones, les cartes auto-adaptative de Kohonen. Ablaye nous présente cette méthode appliquée à la classification.
Les domaines d’application du Transfer Learning sont nombreux. Principalement, les méthodes de transfert de connaissance sont très souvent utilisées pour la reconnaissance d’image ainsi que le traitement automatique du langage. Ces deux domaines d’apprentissage sont très complexes et chronophages. C’est pour cela que le Transfer Learning apporte un souffle nouveau pour tenter d’optimiser ces traitements en exploitant au maximum des modèles déjà entraînés. Nous allons voir ici plusieurs méthodes de Transfert Learning.
Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Collaborative Learning; vous pensiez avoir entendu toutes les combinaisons du mot Learning ? C’est bien évidemment avant de connaitre le… Transfer Learning ! Et …
La recommandation peut se baser sur le principe de similarité: si vous consultez la page d’un portable sur le site, on va probablement vous proposer des portables similaires que celui …
