La Featurization est une technique pour améliorer son modèle de Machine Learning. Elle permet d’ajouter des données à notre dataset. À la base la Featurization est un synonyme de Feature Engineering, un concept sur lequel on a déjà fait un…
Dans cet article, nous allons apprendre à utiliser YOLOv7 : comment l’implémenter, comprendre les résultats et utiliser différents poids ! YOLOv7 est la deuxième version de YOLO qui est publiée cette année 2022. YOLO signifie You Only Look Once. C’est…
Dans cet article, vous trouverez tout ce dont vous avez besoin pour utiliser YOLOv6 : détails sur l’implémentation, compréhension des résultats et plus encore ! YOLOv6 est la version 2022 de YOLO. YOLO signifie You Only Look Once. C’est un…
Une erreur habituelle dans la détection par Bounding Boxes est d’utiliser la régression linéaire pour détecter l’emplacement de l’objet. Effectivement il faut prédire les 4 bords délimitant l’objet pour pouvoir tracer une Bounding Boxe. Et quand on n’a pas le…
Dans le monde scientifique du Deep Learning les réseaux GAN font de plus en plus de bruit. Mais qu’est ce que c’est concrètement ? Les Réseau Antagonistes Génératifs (GAN en anglais) est un nom barbare pour qualifier les modèles de…
Dans cet article, on vous propose un tutoriel pour visualiser l’Embedding de phrases (sentences embedding); aussi appelé TSNE appliqué au NLP. Pour ça, on utilise le Dataset GoEmotions de Google qui contient plus de 58 000 phrases labellisées selon 27…