Guide pratique du Deep Learning : des données au déploiement

Le Deep Learning est utilisé pour développer des modèles capables de trouver des patterns dans des données, mais ce n'est pas la seule méthode capable de le faire. Alors, dans quelles situations le Deep Learning représente-t-il la meilleure option pour résoudre des problèmes d'ingénierie pratiques ?

Trouvez les réponses à cette question dans ce guide, qui explore les façons dont le Deep Learning peut s'avérer particulièrement utile dans les applications d'ingénierie où les méthodes traditionnelles ne suffisent pas. Vous verrez également comment préparer les données et les réseaux de neurones profonds pour générer un modèle pertinent et précis en production.

Lisez cet e-book pour découvrir :

• Les situations dans lesquelles les ingénieurs devraient avoir recours au Deep Learning
• Les manières de collecter des données (images, signaux, données de capteurs, etc.) et de les enrichir avec des données synthétiques
• Des techniques de préparation des données pour les réseaux de neurones profonds
• L'utilisation de l'apprentissage par transfert pour gagner du temps
• Des conseils pratiques pour intégrer le modèle à la logique du système et le déployer sur du hardware