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One-shot learning : les machines reconnaissent 1 chose après l’avoir vue 1 fois

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Nous sommes pour la plupart capables de reconnaître un objet après l’avoir vu une ou deux fois. Mais les algorithmes à l’origine de la vision par ordinateur ou de la reconnaissance vocale ont besoin de milliers d’exemples pour se familiariser avec chaque nouvelle image ou mot. Les chercheurs de Google DeepMind ont mis au point un moyen de contourner ce problème. Ils ont modifié un algorithme de deep learning capable maintenant de reconnaître des objets au sein des images à partir d’un seul exemple ; c’est le “one-shot learning”. L’équipe a démontré l’efficacité de son astuce en l’expérimentant sur une grande base de données d’images marquées, ainsi que sur l’écriture manuscrite et le langage. Le logiciel apprend à reconnaître les caractéristiques dans les images qui les rendent uniques. L’algorithme a été ainsi capable de reconnaître les images de chiens avec une précision proche de celle d’un système classique extrêmement gourmand en données, après n’avoir vu qu’un seul exemple.

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Loïc Bardon
A propos Loïc Bardon

Co-fondateur de Paris Singularity, think&do tank virtuel d'empowerment citoyen Prospectiviste passionné par la 4e révolution "industrielle"/singularité impulsée par les technologies NBIC(Nano/Bio/Info/Cogno)

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