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Machine Learning avec Emmanuel Benazera
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Le machine learning consiste à laisser la machine générer un code informatique plutôt que ce dernier ne soit écrit par un humain. Il est encore souvent supervisé, c'est-à-dire que le jeu de données utilisé pour entraîner l'algorithme est étiqueté, mais on rencontre de plus en plus souvent des modes d'apprentissage non supervisés.
D'après Emmanuel Benazera, mon invité dans ce podcast et Senior Research Engineer in Artificial Intelligence à Jolibrain, le machine learning sert principalement deux objectifs : automatiser les tâches récurrentes, comme par exemple modérer les contenus d'un réseau social, et à rendre possible des choses qui ne l'étaient pas jusqu'à maintenant.
Avec Emmanuel, nous parlons de ces réseaux de neurones qui de manière invisible ont transformé notre quotidien.
Notes de l’épisode
- TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers chez O’Reilly sur Amazon : https://www.amazon.fr/TinyML-Learning-TensorFlow-Ultra-Low-Power-Microcontrollers-ebook/dp/B082TY3SX7/ref=tmm_kin_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=1627247939&sr=8-1
135 에피소드
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D'après Emmanuel Benazera, mon invité dans ce podcast et Senior Research Engineer in Artificial Intelligence à Jolibrain, le machine learning sert principalement deux objectifs : automatiser les tâches récurrentes, comme par exemple modérer les contenus d'un réseau social, et à rendre possible des choses qui ne l'étaient pas jusqu'à maintenant.
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Notes de l’épisode
- TinyML: Machine Learning With Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers chez O’Reilly sur Amazon : https://www.amazon.fr/TinyML-Learning-TensorFlow-Ultra-Low-Power-Microcontrollers-ebook/dp/B082TY3SX7/ref=tmm_kin_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=1627247939&sr=8-1
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