Démystifier le deep learning : segmentation sémantique et déploiement

Présentation

Le deep learning (ou « apprentissage profond ») permet d’atteindre un niveau de précision à la pointe de technologie pour de nombreuses problématiques considérées comme insolubles avec des techniques de machine learning classiques, comme la classification d’objets ou la reconnaissance des chemins optimaux dans un environnement.

Lors de ce webinar, nous déchiffrerons comment utiliser les techniques de deep learning et nous vous montrerons les nouvelles fonctionnalités de MATLAB pour simplifier ce workflow.  Du prototypage jusqu’à la mise en production, nous allons construire et entrainer des réseaux, ainsi que convertir un modèle en code CUDA pour une exécution native sur GPU.

Points forts :

• Segmentation sémantique sur images
• Importation et utilisation de modèles déjà entrainés provenant de TensorFlow et Caffe
• Accélération de l’apprentissage à l’aide du calcul parallèle sur un cluster
• Application de la technique de « data augmentation » afin d’améliorer la précision d’un modèle de deep learning
• Génération automatique de code CUDA pour une exécution sur GPU