Dans cet article, nous allons explorer une nouvelle manière de modéliser les aspects d’un problème de détection de bord sélective à l’aide du machine learning. Cette modélisation permettra de réduire les besoins en ressources d’une machine tout en évitant d’avoir recours à une annotation manuelle des données d’échantillon.
Les technologies évoluent très rapidement et permettent de développer des solutions de plus en plus sophistiquées avec des coûts de développement et de mise en œuvre plus abordable. Par exemple le Machine Learning, certaines de ses évolutions permettent une mise en œuvre dans un système embarquée tout en conservant les performances des algorithmes de départs.
La descente du gradient est très utilisée aujourd’hui notamment dans le domaine de l’apprentissage automatique. La grande majorité des IA à base de réseau de neurones, ont recourt à l’utilisation de cette méthode pour “programmer” les neurones de l’IA. Aussi, la descente du gradient permet la mise au point de filtes numériques récursifs. Découvrez à présent comment implémenter cet algorithme le plus simplement possible.
Dans un environnement de développement, il est courant d’utiliser un système GNU/Linux depuis un système Windows. Dans la plupart des cas, une simple connexion SSH, mais comment accéder au système de fichier, a l’interface graphique de votre système GNU/Linux depuis Windows ? Découvrez notre liste de logiciels utiles et pratiques pour accéder à toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin.