Deep Learning

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L’apprentissage profond (en anglais deep learning, deep structured learning ou hierarchical learning) est un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique qui modélise de manière abstraite des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des avancées importantes et rapides dans les domaines de l’analyse du signal sonore ou visuel, notamment :

  • de la reconnaissance faciale,
  • de la reconnaissance vocale,
  • de la vision par ordinateur ;
  • du traitement automatisé du langage.

Avec la banalisation des caméras, le succès des action cam, des drônes et des plateformes d’hébergement, les quantités de données vidéo ont explosé ces dix dernières années. De plus, la société dispose d’une myriade de dispositifs qui enregistrent en continue nos habitudes de vies et nos comportements quotidiens : installations CCTV, caméras intelligentes, …
Ces masses de données demeurent difficilement exploitables étant donné que leur analyse est chronophage la rendant impossible par des moyens traditionnels. La solution à ce problème est l’automatisation, méthode qui a fait de rapides progrès avec l’essor du deep learning.

En partenariat avec des universités locales et des services de recherche spécialisés, l’équipe R&D ESI a décidé d’intégrer des fonctions de deep learning dans ses produits. Les premiers résultats se trouvent dans le module AV1 d’exploitation automatisée des vidéos avec :

  • la détection de visage dans l’image,
  • la classification d’objets détectés dans l’image
  • La recherche d’évènements issus de films accélérés très longs
    (impossible à faire de manière efficace par un humain sans assistance d’une intelligence artificielle)

De nombreuses applications permettant l’assistance des Cybergardiens vont être lancées dans les prochains mois à titre expérimental mais aussi à titre opérationnel.

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Publié dans ESI

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