Ami-IA a mis en place différents systèmes d’apprentissages en Intelligence Artificielle (IA) basés sur les réseaux neuronaux. Ils utilisent du Deep learnning (ie. apprentissage profond) ou des réseaux neuronaux convolutifs ou multicouches, etc.
Ami-IA a développé plusieurs solutions IA d’apprentissage basé sur les réseaux neuronaux.
Les réseaux neuronaux s’utilisent dans une grande variété de cas d’usage. Voici quelques exemples :
Reconnaissance d’image :
Les réseaux neuronaux s’utilisent pour la reconnaissance d’images, par exemple pour identifier des objets dans une photo ou pour reconnaître des visages.Prévisions financières :
Les réseaux neuronaux peuvent s’employer pour prédire les tendances du marché, les fluctuations des prix des actions ou pour prédire le risque de crédit d’un emprunteur.Traitement du langage naturel :
Les réseaux neuronaux peuvent s’utiliser pour la traduction automatique, la reconnaissance vocale ou pour la génération de texte automatique.Détection de fraude :
Les réseaux neuronaux peuvent s’appliquer pour détecter les transactions frauduleuses ou les activités suspectes.Robotique :
Les réseaux neuronaux peuvent servir pour l’apprentissage de robots autonomes, pour la reconnaissance d’objets et pour la planification de trajectoire.Apprentissage renforcé :
Les réseaux neuronaux peuvent s’utiliser pour l’apprentissage renforcé. Ainsi, ils consistent à entraîner un agent à prendre des décisions optimales en réponse à des récompenses ou à des pénalités.Optimisation de la consommation énergétique :
Les réseaux neuronaux peuvent être employés pour prédire la consommation énergétique, en conséquence, ils l’optimisent en temps réel.Prédiction de la demande de transport :
Les réseaux neuronaux permettent de prédire la demande de transport dans une région donnée. D’ailleurs ils utilisent les données sur les tendances de déplacement, les préférences des utilisateurs et les conditions météorologiques.Prédiction de la durée de vie d’un composant :
Les réseaux neuronaux peuvent prédire la durée de vie d’un composant, en fonction de différents facteurs tels que l’utilisation, la température et l’état…Optimisation des opérations de maintenance :
Les réseaux neuronaux peuvent également prédire les défaillances de machines ou de véhicules. Ils utilisent ainsi des données de capteurs et les historiques de suivi. Cela permet donc de planifier les opérations de maintenance de manière proactive afin de minimiser les temps d’arrêt et les coûts.
Ces exemples ne sont que quelques-uns des nombreux cas d’utilisation possibles pour les réseaux neuronaux. En somme, les réseaux neuronaux s’utilisent pour des tâches nécessitant une capacité d’apprentissage, de reconnaissance et de prise de décision.
Ainsi, la capture ci-dessus correspond a des images représentant la restitution des apprentissages réalisés par Ami-IA. Ils se basent sur des réseaux neuronaux avec un nombre d’entraînements succincts. En bref, elles correspondent juste à des exemples pour montrer le savoir-faire d’Ami-IA et permettent d’appréhender la complexité des systèmes.
Bénéficiez de l’expertise de Ami-IA pour vous accompagner dans votre réflexion.