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  1. #1
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    Par défaut Choix de technologie pour de la reconnaissance d'objets

    Bonjour,

    Je dois évaluer la faisabilité d'un projet base sur le machine learning (ce serait plus du deep learning, mais restons simple).

    Le projet et de classifier des images et fonction de ce qui ci trouve.

    Je n'y connais pas grand chose en machine learning, je commence a y regarder. Quelques video des tutoriels basiques.

    Ma question est "Est-il concevable quand 1 voir 2 mois pouvoir sortir une bonne base ?"

    Dans cette tache, quel est les technologies qui sont les plus approprier (TensorFlow, Keras, Torch, etc) surtout niveau documentation (en français si possible) et le plus adapter.

    Avez-vous des livres en français que vous me recommanderiez (j'ai deja quelque livre en Anglais, mais quand sa touche au domaine des mathématique, algorithme ou théorie, j'ai du mal et sa me prend un temps fou pour comprendre) ?

    D'avance merci.

  2. #2
    Responsable Qt & Livres


    Avatar de dourouc05
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    Pour un tel projet, dois-tu absolument créer une solution par toi-même ? Tu dois avoir ce qu'il faut dans MATLAB et Mathematica sans devoir entraîner un nouveau modèle.

    Sinon, niveau outils, tous ceux que tu cites sont bons et appropriés : il te faut "juste" une implémentation efficace des CNN (réseaux neuronaux convolutifs) ; après, à toi de jouer ! Maintenant, pour que tu arrives à une solution de bonne qualité, il te faudra d'énormes jeux de données et une puissance de calcul en conséquence. Les réseaux neuronaux sont vraiment une approche bourrine de l'apprentissage, cela se ressent dans l'entraînement…
    Vous souhaitez participer aux rubriques Qt ou PyQt (tutoriels, FAQ, traductions), HPC ? Contactez-moi par MP.

    Créer des applications graphiques en Python avec PyQt5
    Créer des applications avec Qt 5.

    Pas de question d'ordre technique par MP !

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