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).

Quels sont les outils du Data Engineer ?

La Stack Technologique du Data Engineering

Quels sont les outils du Data Engineer ?

La Stack Technologique du Data Engineering

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

À quoi sert le Data Engineering ?

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

À quoi sert le 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.__"Garbage in, Garbage out"__, les prédictions fournit pas un modèle sont en grande partie liées aux data sur lesquelles il a été entrainé. Si la donnée est mauvaise, les prédictions ne seront pas bonne, même si le modèle est très bien optimisé.

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Comment réussir son POC data

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