Ateliers ' À la carte '
Apprentissage profond | Tâches
Prédiction et classification
Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé sont conçus pour permettre des prédictions basées sur des données historiques, comme les entraîner à classer les e-mails comme spam ou non, à diagnostiquer des maladies à partir des dossiers des patients et même à prédire les prix des logements sur la base de données immobilières passées.
IA générative, segmentation et réduction de dimensionnalité
Les techniques d'apprentissage automatique non supervisées font émerger les structures cachées dans les données, vous permettant de découvrir des informations sans labels historiques explicites - par exemple, regrouper les comportements d'achat similaires des clients pour un marketing ciblé, générer de nouveaux actifs artificiels 2D et 3D pour les mondes virtuels et réduire la dimensionalité de données financières pour faciliter leur exploitation.
Prise de décision séquentielle optimale
L'apprentissage par renforcement, une branche dynamique de l'apprentissage automatique, se concentre sur l'entraînement des algorithmes à prendre des décisions séquentielles en interagissant avec un environnement, comme on apprend à un robot à apprendre des tâches telles que l'optimisation d'un processus de fabrication, la maîtrise de jeux complexes comme les échecs ou le jeu de Go, et même la gestion de la consommation d'énergie d'un bâtiment pour en améliorer l'efficacité.
Extraction automatisée de caractéristiques
Dans le domaine de l'apprentissage auto-supervisé, l'accent est mis sur l'exploitation de la structure inhérente des données elles-mêmes pour créer un signal d'apprentissage, permettant des tâches telles que la formation d'un modèle pour prédire les mots manquants dans des phrases pour la compréhension du langage, la création de représentations d'images significatives sans annotations explicites, et même le pré-entraînement de modèles sur de grandes quantités de données non étiquetées avant de les affiner pour des tâches spécifiques, comme la détection d'objets ou l'analyse des sentiments.
Apprentissage profond | Modalités
Analyser et générer du langage naturel
Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), des algorithmes avancés permettent aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Les machines peuvent ainsi effectuer des tâches telles que l'analyse des sentiments, qui consiste à déterminer le ton émotionnel d'un texte, la traduction linguistique, qui consiste à transformer un texte d'une langue à une autre, et même le développement de chatbots, qui consiste à construire des agents conversationnels capables de s'engager dans des interactions significatives avec les utilisateurs.
Tirer parti des données d'image
Tirant parti de l’expressivité des architectures modernes d'Apprentissage Profond, la Vision par Ordinateur donne aux ordinateurs la capacité d’interpréter les informations visuelles du monde. Il permet aux machines d'identifier des objets dans des images grâce à la détection d'objets, de reconnaître des individus sur des photos grâce à la reconnaissance faciale et même d'analyser des images médicales telles que des radiographies et des IRM pour faciliter le diagnostic. Grâce à la vision par ordinateur, la technologie acquiert la capacité de comprendre et de traiter les données visuelles, ouvrant la voie à des applications allant des voitures autonomes aux expériences de réalité augmentée.
Exploiter pleinement les structures et hiérarchies arbitrairement complexes
Les réseaux de neurones sur graphes (GNN) constituent la base de l'analyse des données structurées sous forme de réseaux. Les GNN excellent dans des scénarios tels que l'analyse des réseaux sociaux, où ils capturent les relations entre les individus, étudient les structures moléculaires pour découvrir de nouveaux médicaments et recommandent même des produits en fonction des préférences des utilisateurs interconnectés dans les systèmes de recommandation. En propageant les informations entre les nœuds d'un graphe, les GNN débloquent des informations issues de données relationnelles complexes que les méthodes traditionnelles ont du mal à découvrir.
Apprentissage profond | Architectures et biais inductifs
Exploiter les tendances spatiales locales
En extrayant des caractéristiques hiérarchiques de différents types de données, les réseaux de neurones convolutifs excellent dans la capture de patterns locaux, que ce soit dans des images, des vidéos, des séquences de texte ou même des structures moléculaires. Ils trouvent des applications dans l’analyse d’images, le traitement du langage naturel et au-delà, permettant aux machines de discerner des relations complexes. Ces techniques sont restées la méthode privilégiée pour l’exploitation des images (et le sont encore dans de nombreux cas) jusqu’à l’émergence des Transformers.
Modélisation séquentielle
Les réseaux de neurones récurrents (RNNs) servent de cadre fondamental pour le traitement des données séquentielles dans divers domaines. Que ce soit dans le traitement du langage naturel pour des tâches telles que la génération de langage et l'analyse des sentiments, les prévisions financières en analysant des données de séries chronologiques, ou même la reconnaissance vocale pour transcrire des mots prononcés en texte, les RNNs excellent dans la capture des dépendances et des modèles temporels. Grâce à leur capacité à conserver la mémoire des entrées précédentes, les RNNs permettent aux machines de naviguer et de comprendre les séquences, ce qui en fait la pierre angulaire de diverses applications nécessitant une compréhension et un contexte séquentiels.
L'attention est tout ce dont vous avez besoin
Le Transformer, une architecture d'apprentissage profond basée sur les méchanismes d'attention, révolutionne les tâches d'apprentissage par agrégation en capturant les relations globales et les informations contextuelles. Il excelle dans le traitement du langage naturel, permettant des tâches telles que la traduction automatique, la génération de texte et la réponse aux questions, et constituent un élément clé des grands modèles linguistiques (LLMs) et des systèmes d'IA conversationnelle modernes. De plus, les Transformers ont trouvé une utilité dans la vision par ordinateur pour des tâches telles que l'annotation d'images et la classification d’images, démontrant leur adaptabilité selon les modalités. En tirant parti des mécanismes d'attention, les Transformers traitent les données d'entrée en parallèle tout en conservant une compréhension globale du contexte, ce qui les rend indispensables dans les tâches qui nécessitent de capturer des dépendances complexes sur de vastes ensembles de données.
Autre
Recherche de correspondances utilisateur-item optimales
Les systèmes de recommandation sont des algorithmes sophistiqués conçus pour prédire et suggérer des éléments d'intérêt pour les utilisateurs. Ces systèmes jouent un rôle essentiel dans divers domaines, tels que le commerce électronique, les services de streaming et les plateformes de contenu. Ils exploitent les données sur le comportement des utilisateurs pour fournir des recommandations personnalisées, aidant ainsi les utilisateurs à découvrir des produits, des films, de la musique ou du contenu qui correspondent à leurs préférences. En analysant les modèles d'interactions des utilisateurs, tels que l'historique des achats ou les habitudes de visualisation, les systèmes de recommandation améliorent l'engagement et la satisfaction des utilisateurs en proposant des suggestions personnalisées, optimisant ainsi l'expérience utilisateur globale.