Apprentissage automatique

Deep learning has transformed image processing, often surpassing traditional methods that rely on precise modeling of optical image formation...

Dans ce nouvel épisode de Désassemblons le numérique, nous vous proposons un petit détour par… votre cerveau ! Enfin, plus précisément, par la façon dont les machines pourraient un jour le comprendre.

Full-wave simulations of large-scale electromagnetic devices — spanning thousands of wavelengths while featuring sub-wavelength geometrical details — pose significant computational challenges….

Le Scientific Machine Learning a émergé comme un domaine à la frontière entre apprentissage automatique et simulation numérique pour construire des méta-modèles innovants...

Cet exposé s'attachera à décrire l'intérêt des techniques de réseaux de neurones pour la microscopie computationnelle…

Recent advances in machine learning have shown remarkable progress in the 2D and video domain, fueled by very large-scale data and compute. 3D, however, which is critical for applications spanning

Cette présentation met en avant l'apport des outils modernes de traitement des données dans le domaine des sciences humaines et sociales, en combinant statistiques avancées et intelligence

Présentation de deux méthodes d'apprentissage non supervisé : multi-view data clustering et biclustering

Laurent RISSER est un ingénieur de recherche à l'IMT (Institut de Mathématique de Toulouse et au 3IA ANITI.

Application de réseaux de neurones sur des données d'expression pour prédire des phénotypes

Application des méthodes d'apprentissage automatique à l'analyse de séquences régulatrices