L’exponentielle : sa vie, son œuvre

Il existe en ligne quelques réseaux de neurones profonds, préentraînés, qui ouvrent la voie de l’utilisation de ces réseaux complexes, sans avoir recours à d’énormes fermes de calcul ni à de gigantesques bases de données qualifiées. Comment y accéder, les utiliser, et surtout les plier à nos besoins ? Nous verrons deux approches : le paradigme réseau de neurones et XGBoost.

Réussir un projet d’IA nécessite de maîtriser bien des aspects de la datascience, de la collecte des données au déploiement d’un modèle, en passant par la visualisation, le preprocessing, l’exploration, l’expérimentation... Disposer d’un bon framework n’est pas indispensable, mais ça aide bien.

La programmation différentiable est une nouvelle façon de penser la programmation. Le principe consiste à considérer tout un programme comme une fonction qu’on puisse différentier, et donc optimiser. Nous allons construire dans cet article les outils de base pour ce faire, et présenter la librairie JAX, qui facilite la tâche.

La librairie Keras rend possible en quelques lignes la création de réseaux convolutifs, dont les possibilités en matière de reconnaissance d’objets sont spectaculaires.