Construisez votre propre jeu de données pour le Deep Learning

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
254
Mois de parution
décembre 2021
Spécialité(s)


Résumé

Ces dernières années, l'évolution technologique et la multiplication des données qui en résultent ont mis en avant nombre d'innovations. En particulier dans le domaine de l'intelligence artificielle, où il ne se passe pas un jour sans qu'un article ne soit publié dans la presse. Quel que soit le domaine, l'intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning...) repose sur des outils mathématiques plus ou moins complexes, mais nécessite cependant une grande quantité de données pour la phase d’entraînement du modèle.


Pour résoudre un problème particulier, il faut tout d'abord identifier et cerner ledit problème ; par exemple dans le domaine médical, pour l'aide au diagnostic sur la détection de mélanome. Au fil du temps, un jeu de données nettoyé et documenté a été construit conjointement par la Society for Imaging Informatics in Medecine et l'International Skin Imaging Collaboration [1]. Ce dernier a donné lieu à un challenge Kaggle dont l'objectif était de construire un modèle permettant de diagnostiquer à partir d'une photo ou d'un cliché la présence d’un mélanome malin [2]. Dans ce cas, comme dans bon nombre d’autres, un modèle est entraîné à partir d'un jeu de données existant. Toutefois, dans bien des cas auxquels nous faisons face, nous n'avons pas de jeu de données disponibles. Nous allons donc voir dans cet article comment construire un jeu de données.

1. Genèse

Revenons cependant à la genèse de cet article. En ressortant mes anciens jeux de...

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Par le(s) même(s) auteur(s)

Créez une interface graphique de construction et d'apprentissage de réseaux de neurones avec PyQt6

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
120
Mois de parution
juin 2022
Spécialité(s)
Résumé

Au moment de la rédaction de cet article est publiée une mise à jour de Qt, à savoir la version 6.3, qui n'apporte pas de grandes innovations, mais corrige nombre de bugs. Dans un article précédent [1], nous avions utilisé PyQt5, car tous les modules n'étaient pas encore disponibles en version 6. C'est chose faite. Nous allons donc utiliser PyQt6 dans cet article pour mettre en œuvre le framework Graphics View. Cela permettra de voir, via la construction d’une interface graphique dédiée à la création de réseaux de neurones, les petites différences entre PyQt5 et PyQt6.

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GNU/Linux Magazine
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Numéro
120
Mois de parution
juin 2022
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Résumé

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GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
120
Mois de parution
juin 2022
Spécialité(s)
Résumé

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