Algorithmes Biais discrimination equite. Le deep learning est-il le futur du text mining. Deep learning : le terme symbolise la grande espérance technologique du moment (et, dans les milieux spécialisés, commence à reléguer le “big data” à l’arrière-plan, même si l’un se conçoit très souvent avec l’autre).
Tout semble destiné à être révolutionné par les réseaux de neurone artificiels “profonds”. Depuis peu, les robots savent reconnaître les images, maîtrisent le jeu de go à la perfection, rédigent plus vite qu’un secrétaire… Ils commencent même à rêver. Comment les Réseaux de neurones récurrents et Long Short-Term Memory fonctionnent. Traduit de la vidéo originale de Brandon Rohrer (Senior Data Scientist à Facebook), “How Recurrent Neural Networks and Long Short-Term Memory Work” Les applications d’apprentissage automatique ont gagné beaucoup de traction depuis quelques années et ce dans plusieurs catégories:
Cahier 338. Génétique: Laurent Alexandre fait polémique, trois scientifiques lui répondent. Certains sujets sont porteurs d'une intense charge polémique.
Parce qu'ils engagent en profondeur la société, son avenir, le sort de celles et ceux qui la composent, bref, nos vies présentes et futures. Les progrès de l'intelligence artificielle (IA) sont de ceux-là, ainsi que les avancées en matière de recherche génétique. Rien d'étonnant, donc, à ce que la tribune "Les femmes douées ont moins d'enfants", publiée par notre chroniqueur Laurent Alexandre dans L'Express du 31 janvier 2018, ait suscité de très nombreuses réactions. Le médecin et essayiste y soulignait "l'urgence de favoriser les bébés chez les intellectuelles, ingénieures et chercheuses", afin de résister à la constante montée en puissance de l'IA, qui menacerait à terme de l'emporter sur nos cerveaux, biologiquement contraints.
La thèse de Laurent Alexandre a échauffé les réseaux sociaux, agora du IIIe millénaire, et fait réagir de nombreux spécialistes des domaines concernés. Responses. Resource by Steve Nouri! ❤️ [Personal Notes] Deep Learning by Andrew Ng — Course 1: Neural Networks and Deep Learning. Classification offre emploi. How much math and programming do you need to take the Deep Learning Specialization on Coursera? Intelligence Artificielle. A step by step explanation of Principal Component Analysis. If you want to get an in-depth understanding about standardization, i invite you to read this simple article i wrote about it.
Step 2: Covariance Matrix computation The aim of this step is to understand how the variables of the input data set are varying from the mean with respect to each other, or in other words, to see if there is any relationship between them. Because sometimes, variables are highly correlated in such a way that they contain redundant information. So, in order to identify these correlations, we compute the covariance matrix.
When to use different machine learning algorithms: a simple guide. If you’ve been at machine learning long enough, you know that there is a “no free lunch” principle — there’s no one-size-fits-all algorithm that will help you solve every problem and tackle every dataset.
Intelligence artificielle : les banques françaises tâtonnent encore. Gain de productivité, baisses des coûts, optimisation des marges...
Les institutions financières semblent toutes convenir des avantages que peuvent leur apporter l'intelligence artificielle et la robotisation au sens large. Il y a même « une valeur énorme à aller chercher » pour les entreprises qui investissent dans l'IA, selon Florent Guillaume, directeur et IA Lead au sein de l'équipe Digital Customer Experience de Capgemini Consulting, qui a présenté les projections du cabinet de conseil lors du workshop « Vers la finance 3.0 » organisé par Revue Banque ce mercredi 19 septembre. « Jusqu'à 30% de gains de productivité dans le traitement des demandes clients, 60% d'amélioration de la satisfaction client et 512 milliards de dollars de revenus additionnels des services financiers [dans le monde] à horizon 2020 », a-t-il précisé. Dans deux ans donc, l'IA pourrait en effet rapporter 243 milliards de dollars dans l'assurance contre 269 milliards de dollars dans la banque.
Cahier 338. Lexique fiche 4 hyperonymie et hyponymie. Tokenisation, lemmatisation, étiquetage morpho-syntaxique, etc. - Conférence SEO Campus Lille. Blog SEO / Sémantique Publié le 7 Mar 2016 Le 4 février dernier avait lieu à l'Espace Inkermann une nouvelle édition du SEO Campus Lille.
Au programme : un peu de R, de webspam ou encore d'Adwords mais aussi et surtout des échanges très intéressants avec les participants. Pour ma part, j'ai eu le plaisir d'y intervenir pour une conférence sur les pièges à éviter lors de l'analyse sémantique. L'objectif de la conférence était de faire le point sur les différents pré-traitements à effectuer sur un document ou sur un corpus de documents, avant de pouvoir en retirer des données statistiques actionnables d'un point de vue SEO.
Ces opérations sont en effet le lieu commun de la plupart des analyses sémantiques et se décomposent ainsi : le parsing du code HTML et l'extraction du contenu textuel la tokenisation l'étiquetage morpho-syntaxique le traitement de la casse la lemmatisation l'élimination des stop words le traitement des caractères accentués.