La Reconnaissance d'Image, une branche de l'IA

Pourquoi la Reconnaissance d'Image ?

La Reconnaissance d'Image est la branche de l'IA la plus avancée

Pourquoi la Reconnaissance d'Image ?

La Reconnaissance d'Image est la branche de l'IA la plus avancée

La reconnaissance d'image est une des technologies les plus à la mode au sein des applications d'intelligence artificielle. Si la reconnaissance d'image joue ce rôle de premier plan aujourd'hui, c'est grâce à la rupture apportée par le deep learning et les réseaux de neurones, mais pas que. Contrairement à d'autres branches de l'intelligence artificielle, la reconnaissance d'image existait bien avant les travaux réalisés sur les réseaux de neurones au début des années 2010. En fait, il existe des techniques éprouvés de reconnaissance d'image depuis les années 1960. La force de cette technologie réside donc dans la maîtrise d'une panoplie de techniques et de capteurs à disposition pour résoudre un problème business (infrarouge, ultraviolet, opencv, OCR, 3D).

La stack technologique liée au data engineering

Le data engineering manipule de grandes quantités et diversité de données

La stack technologique liée au data engineering

Le data engineering manipule de grandes quantités et diversité de données

Le data engineering fait à la fois appel à des compétence en architecture Cloud, mais aussi en traitement de base de données très volumineuses ou avec des données variées. Le data engineer doit être en mesure de gérer l’ensemble des étapes des opérations du pipeline de données : - Ingestion – Collection des données - Processing – Traitement des données pour les normaliser - Storage – Stockage des données pour une récupération rapide par un service extérieur

Pourquoi faire du Data Engineering ?

90% des données stockées dans le monde ne sont pas structurées.

Pourquoi faire du Data Engineering ?

90% des données stockées dans le monde ne sont pas structurées.

Or, 99% des modèles de machine learning font appel à des données structurées. De plus, lorsqu’on fait un projet d’intelligence artificielle, c’est l’amélioration du pipeline de donnée qui est plus à même d’améliorer la performance d’un algorithme, plutôt que le travail sur l’algorithme en lui-même.

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