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Et si les algorithmes d’intelligence artificielle apprenaient avec moins de données ?

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L’année dernière, Microsoft et Google ont montré que leurs algorithmes de reconnaissance d’image étaient devenus plus performants que les humains. Pour atteindre ce niveau, chaque entreprise a nourri son logiciel de 1.2 million d’images labellisées. La startup Geometric Intelligence a récemment déclaré qu’elle avait développé un logiciel de machine learning qui pourrait booster la phase d’apprentissage des algorithmes d’intelligence artificielle. A performance équivalente, le système n’aurait besoin de visualiser que 150 exemples au lieu de 700, soit plus de 4 fois moins.

La suite ici

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Loïc Bardon
A propos Loïc Bardon

Futurologue passionné par les NBIC, la singularité et le transhumanisme - Co-fondateur du think&do tank virtuel Paris Singularity - Membre actif de l'institut de recherche technologique virtuel envisioning.io

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