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Comment mesurer le relief terrestre automatiquement, précisément, et sur de grandes étendues ? C’est une des questions sur laquelle travaillent depuis quinze ans les chercheurs du groupe de traitement d’image du CMLA.

Ce laboratoire de l’ENS Paris-Saclay utilise les principes et les techniques de la "recherche reproductible" : il met les mathématiques au service des autres disciplines scientifiques pour produire des méthodes de traitement de données massives à la fois simples, fiables et universelles. L’équipe comporte une trentaine de chercheurs dont quatre permanents.
 
Depuis 2012, les algorithmes à base de deep learning (apprentissage profond) semblent prêts à résoudre bien des problèmes : reconnaitre des visages comme le propose DeepFace, vaincre des joueurs de go ou de poker ou bientôt permettre la conduite de voitures autonomes ou encore la recherche de cellules cancéreuses.
Pourtant, les fondements de ces méthodes ne sont pas si récents
2015 : Google accélère le traitement des données
Pour tirer profit du deep learning, Google a conçu et utilise des unités de traitement TPU (Tensor Processing Unit).

Google reconnait avoir développé ces unités de traitement de données pour faire face à l’explosion des coûts de calcul due au deep learning.
Régression : Cette méthode d’analyse de données regroupe des algorithmes d’apprentissage supervisé adaptés aux données quantitatives. L’objectif est d’apprendre (autrement dit de trouver) la relation qui lie une variable d’intérêt, de type quantitative, aux autres variables observées, éventuellement dans un but de prédiction.
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