Новая газета - Novayagazeta.ru. Agent conversationnel. Ressources professionnelles. Deep Learning ou apprentissage profond : définition, concept. Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est l’une des principales technologies de Machine Learning et d’intelligence artificielle. Découvrez en quoi consiste cette technologie, son fonctionnement, et ses différents secteurs d’application. Le Deep Learning ( en Français, la traduction est : apprentissage profond) est une forme d’intelligence artificielle, dérivée du Machine Learning (apprentissage automatique).
Pour comprendre ce qu’est le Deep Learning, il convient donc de comprendre ce qu’est le Machine Learning. Deep Learning définition simple et origines de l’apprentissage profond Le concept de Machine Learning date du milieu du 20ème siècle. Deep Learning vs machine learning ? Parmi ces techniques, on compte les réseaux de neurones artificiels. Deep Learning (apprentissage profond) : fonctionnement Au sein du cerveau humain, chaque neurone reçoit environ 100 000 signaux électriques des autres neurones.
Différence entre Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning. L’intelligence artificielle est partout dans la presse.
Le machine learning est partout dans les entreprises. Le deep learning est partout dans la recherche. Quel est le lien entre ces trois disciplines, et surtout, qu’est-ce qui les différencie ? L’intelligence artificielle Historiquement, les débuts de l’IA remontent à Alan Turing dans les années 1950, et le mot veut tout dire et ne rien dire. En effet, dans l’imaginaire commun, lorsqu’on parle d’intelligence artificielle, on désigne par là un programme qui peut effectuer des tâches d’humain, en apprenant toute seule. Par exemple, un programme qui nous dit si on est en surpoids (en lui donnant notre taille et poids), est une IA : l’utilisation de la logique IF… THEN… ELSE… dans un programme en fait une IA, sans qu’elle soit « réellement » intelligente.
Code. Data Gif Maker. Coding. Open source - Code source libre : répertoire des sites de référence et de formation. Philosophie-Kde / KDE guide de développement. Le succès de KDE repose sur une vue globale, que nous avons trouvée à la fois pratique et motivante.
Les éléments de cette philosophie de développement comprennent : L'utilisation des outils disponibles plutôt que de ré-inventer ceux existants : beaucoup des bases dont vous avez besoin pour travailler font déjà partie de KDE, comme les bibliothèques principales ou les « Kparts », et sont tout à fait au point. Donc vérifiez toutes les ressources disponibles avant de tenter de résoudre votre propre problème. Lorsque vous proposez une suggestion, changez « nous devrions.. » en « je veux.. » : les plans grandioses sont inutiles, sauf si vous êtes disposé à vous mettre au travail pour les faire se produire. Vous trouverez de l'aide dès l'instant où vous commencerez ! Améliorez le code de manière itérative : ne laissez pas le parfait être l'ennemi du bien. La communauté KDE Qu'est-ce qui rend KDE si attrayant ? La meilleure chose à propos de KDE est notre formidable communauté !
Pas du tout ! Pierre Giraud - Apprendre à coder gratuitement. Data GIF Maker : un outil pratique et gratuit pour créer des graphiques animés. Google a mis à jour son outil de data visualization Data GIF Maker en introduisant de nouveaux templates pour créer des GIFs.
Data Gif Maker, un outil gratuit, simple et pratique pour faire de la data visualization. Crédit : Capture Google. Parce qu’une image vaut plus que des mots Dans une société où tous nos faits et gestes sont numérisés et où tout peut faire l’objet d’une étude chiffrée (du nombre de smartphones vendus dans le monde au nombre d’heures que nous passons à dormir ou aller aux toilettes), les outils de data visualization sont devenus précieux aux producteurs de contenus pour résumer de façon simple des informations chiffrées. Google vient de mettre à jour Data GIF Maker, son outil gratuit de data visualization, lancé en 2017.
Le moteur de recherche a annoncé la sortie de 3 nouveaux templates : Quel que soit le template choisi, il est possible de représenter des valeurs exactes ou des pourcentages. On regrette cependant que la zone de titre soit limitée à 38 caractères. GetBulb. Datavisualisation à la portée de tous – Les Outils Tice. GetBulb est un outil en ligne qui permet de créer facilement des représentations graphiques évoluées à partir de données brutes.
Un bon outil simple et gratuit pour s’initier à la datavisualisation. GetBulb fournit toute une série de modèles prêts à servir dans lesquels vous allez pouvoir copier-coller vos données brutes issues d’un fichier Excel ou csv. GetBulb va vous permettre de prévisualiser en temps réel le résultat avant de l’enregistrer puis si vous le souhaiter de l’exporter en différents formats. La plateforme est réellement simple à utiliser. Après une rapide inscription, vous allez pouvoir créer en un tour de main votre première infographie.
GetBulb reconnait les données copiées depuis Excel, Google Sheets, Open Office ou CSV. C’est bien sûr le travail le plus important. Vous pourrez ensuite télécharger le résultat final au format PDF, JPG ou SVG. Un outil à tester.