L’intelligence artificielle de pointe : deep learning, apprentissage par renforcement et GAN

Lorsque vous disposez de grandes quantités de données, en particulier étiquetées, et que le problème est trop complexe pour des modèles plus simples. Le deep learning peut traiter davantage de données, des modèles plus grands et plus de calcul, ce qui aboutit souvent à de meilleurs algorithmes et à de nouveaux enseignements.

Les problèmes où un système doit apprendre à prendre la bonne décision étape par étape. Le modèle reçoit une récompense ou une pénalité pour chaque action et atteint de mieux en mieux le résultat souhaité au fil du temps.

À générer de nouveaux contenus qui suivent les motifs des données d’entraînement. Un générateur crée les contenus et un discriminateur tente de les classer comme réels ou faux. Les applications incluent la génération et la traduction d’images, par exemple dans la recherche en imagerie médicale.

Oui. La pénurie de talents en data science est l’un des freins les plus fréquents à l’adoption de l’IA. Notre équipe apporte l’expertise de ces méthodes, construit la solution avec vous et peut aider vos collaborateurs à apprendre à l’utiliser.

Non. Nous utilisons les méthodes avancées là où elles apportent de la valeur. Lorsqu’un modèle de machine learning plus simple résout bien le problème, c’est lui que nous recommandons.