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狠狠撸shows by User: guillaumemocquet / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: guillaumemocquet / Mon, 02 Dec 2019 09:12:55 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: guillaumemocquet Livre blanc Quantmetry 2019 - IA en production, cycle de vie et dérive des modèles https://fr.slideshare.net/slideshow/livre-blanc-quantmetry-2019-ia-en-production-cycle-de-vie-et-drive-des-modles/200298001 stepwisen5production-191202091255
L’Intelligence Artificielle (IA) est généralement définie comme un ensemble de concepts et de technologies mises en oeuvre en vue de réaliser des machines capables de reproduire le comportement humain. Ce livre blanc s’intéresse plus particulièrement à l’IA non symbolique, en l’occurrence le Machine Learning et son sous-ensemble le Deep Learning, que l’on peut définir comme l’ensemble des d’algorithmes capables d’apprendre à résoudre un problème, depuis les données, sans être explicitement programmés. Par essence, ces modèles vivent dans un environnement en constante évolution car les données utilisées, les concepts appris et les environnements accueillant l’algorithme vont évoluer dans le temps. Concrètement, cela signifie que la mise à disposition du modèle aux utilisateurs finaux n’est pas la dernière étape, et qu’il faut mettre en place des procédures de maintien en conditions opérationnelles. C’est ce qu’on appelle le cycle de vie des modèles.]]>
L’Intelligence Artificielle (IA) est généralement définie comme un ensemble de concepts et de technologies mises en oeuvre en vue de réaliser des machines capables de reproduire le comportement humain. Ce livre blanc s’intéresse plus particulièrement à l’IA non symbolique, en l’occurrence le Machine Learning et son sous-ensemble le Deep Learning, que l’on peut définir comme l’ensemble des d’algorithmes capables d’apprendre à résoudre un problème, depuis les données, sans être explicitement programmés. Par essence, ces modèles vivent dans un environnement en constante évolution car les données utilisées, les concepts appris et les environnements accueillant l’algorithme vont évoluer dans le temps. Concrètement, cela signifie que la mise à disposition du modèle aux utilisateurs finaux n’est pas la dernière étape, et qu’il faut mettre en place des procédures de maintien en conditions opérationnelles. C’est ce qu’on appelle le cycle de vie des modèles.]]> Mon, 02 Dec 2019 09:12:55 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/livre-blanc-quantmetry-2019-ia-en-production-cycle-de-vie-et-drive-des-modles/200298001 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) Livre blanc Quantmetry 2019 - IA en production, cycle de vie et dérive des modèles guillaumemocquet L’Intelligence Artificielle (IA) est généralement définie comme un ensemble de concepts et de technologies mises en oeuvre en vue de réaliser des machines capables de reproduire le comportement humain. Ce livre blanc s’intéresse plus particulièrement à l’IA non symbolique, en l’occurrence le Machine Learning et son sous-ensemble le Deep Learning, que l’on peut définir comme l’ensemble des d’algorithmes capables d’apprendre à résoudre un problème, depuis les données, sans être explicitement programmés. Par essence, ces modèles vivent dans un environnement en constante évolution car les données utilisées, les concepts appris et les environnements accueillant l’algorithme vont évoluer dans le temps. Concrètement, cela signifie que la mise à disposition du modèle aux utilisateurs finaux n’est pas la dernière étape, et qu’il faut mettre en place des procédures de maintien en conditions opérationnelles. C’est ce qu’on appelle le cycle de vie des modèles. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/stepwisen5production-191202091255-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> L’Intelligence Artificielle (IA) est généralement définie comme un ensemble de concepts et de technologies mises en oeuvre en vue de réaliser des machines capables de reproduire le comportement humain. Ce livre blanc s’intéresse plus particulièrement à l’IA non symbolique, en l’occurrence le Machine Learning et son sous-ensemble le Deep Learning, que l’on peut définir comme l’ensemble des d’algorithmes capables d’apprendre à résoudre un problème, depuis les données, sans être explicitement programmés. Par essence, ces modèles vivent dans un environnement en constante évolution car les données utilisées, les concepts appris et les environnements accueillant l’algorithme vont évoluer dans le temps. Concrètement, cela signifie que la mise à disposition du modèle aux utilisateurs finaux n’est pas la dernière étape, et qu’il faut mettre en place des procédures de maintien en conditions opérationnelles. C’est ce qu’on appelle le cycle de vie des modèles.

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0 2017 Gartner Magic Quadrant for Digital Marketing Hubs - Ysance /slideshow/2017-gartner-magic-quadrant-for-digital-marketing-hubs-ysance/80110455 2017gartnermagicquadrantfordigitalmarketinghubs-ysance-170924220543
Get in-depth analysis by Gartner of the Digital Marketing Hubs trends in 2017, the major vendors, and why Ysance is entering the Magic Quadrant this year.]]>
Get in-depth analysis by Gartner of the Digital Marketing Hubs trends in 2017, the major vendors, and why Ysance is entering the Magic Quadrant this year.]]> Sun, 24 Sep 2017 22:05:43 GMT /slideshow/2017-gartner-magic-quadrant-for-digital-marketing-hubs-ysance/80110455 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) 2017 Gartner Magic Quadrant for Digital Marketing Hubs - Ysance guillaumemocquet Get in-depth analysis by Gartner of the Digital Marketing Hubs trends in 2017, the major vendors, and why Ysance is entering the Magic Quadrant this year. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/2017gartnermagicquadrantfordigitalmarketinghubs-ysance-170924220543-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Get in-depth analysis by Gartner of the Digital Marketing Hubs trends in 2017, the major vendors, and why Ysance is entering the Magic Quadrant this year.

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0 Ysance DMP - The People-Based Marketing Platform overview /slideshow/ysance-dmp-the-peoplebased-marketing-platform-overview/80110388 ysancedmp-thepeople-basedmarketingplatformoverview-170924220055
Ysance DMP delivers superior customer recognition and re-invents audience qualification for consistent omni-channel engagement and superior ROI.]]>
Ysance DMP delivers superior customer recognition and re-invents audience qualification for consistent omni-channel engagement and superior ROI.]]> Sun, 24 Sep 2017 22:00:55 GMT /slideshow/ysance-dmp-the-peoplebased-marketing-platform-overview/80110388 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) Ysance DMP - The People-Based Marketing Platform overview guillaumemocquet Ysance DMP delivers superior customer recognition and re-invents audience qualification for consistent omni-channel engagement and superior ROI. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ysancedmp-thepeople-basedmarketingplatformoverview-170924220055-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Ysance DMP delivers superior customer recognition and re-invents audience qualification for consistent omni-channel engagement and superior ROI.

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0 Ysance Stories? : Ysance People-based marketing platform overview /slideshow/ysance-stories-ysance-peoplebased-marketing-platform-overview/80110280 ysancestories-thepeople-basedmarketingplatformoverview-170924215242
Ysance Stories reveals the stories of your customers’ omni-channel interactions so you can rewrite their outcomes and drive retail sales.]]>
Ysance Stories reveals the stories of your customers’ omni-channel interactions so you can rewrite their outcomes and drive retail sales.]]> Sun, 24 Sep 2017 21:52:42 GMT /slideshow/ysance-stories-ysance-peoplebased-marketing-platform-overview/80110280 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) Ysance Stories? : Ysance People-based marketing platform overview guillaumemocquet Ysance Stories reveals the stories of your customers’ omni-channel interactions so you can rewrite their outcomes and drive retail sales. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ysancestories-thepeople-basedmarketingplatformoverview-170924215242-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Ysance Stories reveals the stories of your customers’ omni-channel interactions so you can rewrite their outcomes and drive retail sales.

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0 Graph Link Prediction : mise en ?uvre sur l’enron email corpus pour prédire les échanges https://fr.slideshare.net/guillaumemocquet/graph-link-prediction-mise-en-uvre-sur-lenron-email-corpus-pour-prdire-les-changes guillaumemocquet-graphlinkpredictionmiseenuvresurlenronemailcorpuspourprdireleschangesfutursnoblankp-170914063232
Le présent rapport porte sur l’étude d’un jeu de données d’emails mis à disposition du grand public au cours de la célèbre affaire Enron qui a secoué le monde de la finance au cours de l’automne 2001. Le but de cette étude est d’utiliser les échanges d’emails intervenus sur une première période de 12 mois dans le but de prédire les interactions ultérieures. Deux types d’informations seront prédits. D’une part, les interactions futures qui concernent des personnes qui ont déjà communiqué ensemble auparavant. D’autre part, les conversations qui mettent en jeu des correspondants qui n’ont pas échangé directement auparavant. Afin de vérifier les prédictions ainsi obtenues, elles seront comparées aux échanges mails des 12 mois suivants la période sur laquelle se base les prédictions. Cette étude est réalisée à l’aide du framework de calcul distribué Spark, couplé au système de stockage distribué Cassandra. Concernant la partie visualisation, c’est le moteur de base de données graphe Neo4j qui est utilisé.]]>
Le présent rapport porte sur l’étude d’un jeu de données d’emails mis à disposition du grand public au cours de la célèbre affaire Enron qui a secoué le monde de la finance au cours de l’automne 2001. Le but de cette étude est d’utiliser les échanges d’emails intervenus sur une première période de 12 mois dans le but de prédire les interactions ultérieures. Deux types d’informations seront prédits. D’une part, les interactions futures qui concernent des personnes qui ont déjà communiqué ensemble auparavant. D’autre part, les conversations qui mettent en jeu des correspondants qui n’ont pas échangé directement auparavant. Afin de vérifier les prédictions ainsi obtenues, elles seront comparées aux échanges mails des 12 mois suivants la période sur laquelle se base les prédictions. Cette étude est réalisée à l’aide du framework de calcul distribué Spark, couplé au système de stockage distribué Cassandra. Concernant la partie visualisation, c’est le moteur de base de données graphe Neo4j qui est utilisé.]]> Thu, 14 Sep 2017 06:32:32 GMT https://fr.slideshare.net/guillaumemocquet/graph-link-prediction-mise-en-uvre-sur-lenron-email-corpus-pour-prdire-les-changes guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) Graph Link Prediction : mise en ?uvre sur l’enron email corpus pour prédire les échanges guillaumemocquet Le présent rapport porte sur l’étude d’un jeu de données d’emails mis à disposition du grand public au cours de la célèbre affaire Enron qui a secoué le monde de la finance au cours de l’automne 2001. Le but de cette étude est d’utiliser les échanges d’emails intervenus sur une première période de 12 mois dans le but de prédire les interactions ultérieures. Deux types d’informations seront prédits. D’une part, les interactions futures qui concernent des personnes qui ont déjà communiqué ensemble auparavant. D’autre part, les conversations qui mettent en jeu des correspondants qui n’ont pas échangé directement auparavant. Afin de vérifier les prédictions ainsi obtenues, elles seront comparées aux échanges mails des 12 mois suivants la période sur laquelle se base les prédictions. Cette étude est réalisée à l’aide du framework de calcul distribué Spark, couplé au système de stockage distribué Cassandra. Concernant la partie visualisation, c’est le moteur de base de données graphe Neo4j qui est utilisé. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/guillaumemocquet-graphlinkpredictionmiseenuvresurlenronemailcorpuspourprdireleschangesfutursnoblankp-170914063232-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Le présent rapport porte sur l’étude d’un jeu de données d’emails mis à disposition du grand public au cours de la célèbre affaire Enron qui a secoué le monde de la finance au cours de l’automne 2001. Le but de cette étude est d’utiliser les échanges d’emails intervenus sur une première période de 12 mois dans le but de prédire les interactions ultérieures. Deux types d’informations seront prédits. D’une part, les interactions futures qui concernent des personnes qui ont déjà communiqué ensemble auparavant. D’autre part, les conversations qui mettent en jeu des correspondants qui n’ont pas échangé directement auparavant. Afin de vérifier les prédictions ainsi obtenues, elles seront comparées aux échanges mails des 12 mois suivants la période sur laquelle se base les prédictions. Cette étude est réalisée à l’aide du framework de calcul distribué Spark, couplé au système de stockage distribué Cassandra. Concernant la partie visualisation, c’est le moteur de base de données graphe Neo4j qui est utilisé.

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0 Analyse des imprimantes multifonction pour un usage bureautique https://fr.slideshare.net/slideshow/analyse-des-imprimantes-multifonction-pour-un-usage-bureautique-61507598/61507598 guillaumemocquet-analysedesimprimantesmultifonctionpourunusagebureautique-160429151323
Le but de cette étude est dans un premier temps, de vérifier objectivement s’il existe des corrélations entre les tarifs des imprimantes et leurs caractéristiques et notamment en ce qui concerne le co?t de l’impression (déterminé en centimes par page). Dans un second temps, il s’agit de valider la présence de corrélations entre différentes caractéristiques (la rapidité d’impression est-elle en rapport avec le volume du bac de feuille ?).]]>
Le but de cette étude est dans un premier temps, de vérifier objectivement s’il existe des corrélations entre les tarifs des imprimantes et leurs caractéristiques et notamment en ce qui concerne le co?t de l’impression (déterminé en centimes par page). Dans un second temps, il s’agit de valider la présence de corrélations entre différentes caractéristiques (la rapidité d’impression est-elle en rapport avec le volume du bac de feuille ?).]]> Fri, 29 Apr 2016 15:13:23 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/analyse-des-imprimantes-multifonction-pour-un-usage-bureautique-61507598/61507598 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) Analyse des imprimantes multifonction pour un usage bureautique guillaumemocquet Le but de cette étude est dans un premier temps, de vérifier objectivement s’il existe des corrélations entre les tarifs des imprimantes et leurs caractéristiques et notamment en ce qui concerne le co?t de l’impression (déterminé en centimes par page). Dans un second temps, il s’agit de valider la présence de corrélations entre différentes caractéristiques (la rapidité d’impression est-elle en rapport avec le volume du bac de feuille ?). <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/guillaumemocquet-analysedesimprimantesmultifonctionpourunusagebureautique-160429151323-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Le but de cette étude est dans un premier temps, de vérifier objectivement s’il existe des corrélations entre les tarifs des imprimantes et leurs caractéristiques et notamment en ce qui concerne le co?t de l’impression (déterminé en centimes par page). Dans un second temps, il s’agit de valider la présence de corrélations entre différentes caractéristiques (la rapidité d’impression est-elle en rapport avec le volume du bac de feuille ?).

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0 [Sildes] plateforme centralisée d’analyse des logs des frontaux http en temps réel dans un milieu virtualisé https://fr.slideshare.net/slideshow/sildes-plateforme-centralise-danalyse-des-logs-des-frontaux-http-en-temps-rel-dans-un-milieu-virtualis-61507263/61507263 sildesplateformecentralisedanalysedeslogsdesfrontauxhttpentempsreldansunmilieuvirtualis-160429150553
Cet article traite d’une part, de la solution de virtualisation d’infrastructure serveurs via la plateforme VMware vSphere / vCenter et d'autre part, de la plateforme open source d’analyse de logs des frontaux web en temps réel basée sur Rsyslog (extension du protocole basique Syslog), ElasticSearch, Logstash et Kibana (ELK Stack).]]>
Cet article traite d’une part, de la solution de virtualisation d’infrastructure serveurs via la plateforme VMware vSphere / vCenter et d'autre part, de la plateforme open source d’analyse de logs des frontaux web en temps réel basée sur Rsyslog (extension du protocole basique Syslog), ElasticSearch, Logstash et Kibana (ELK Stack).]]> Fri, 29 Apr 2016 15:05:53 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/sildes-plateforme-centralise-danalyse-des-logs-des-frontaux-http-en-temps-rel-dans-un-milieu-virtualis-61507263/61507263 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) [Sildes] plateforme centralisée d’analyse des logs des frontaux http en temps réel dans un milieu virtualisé guillaumemocquet Cet article traite d’une part, de la solution de virtualisation d’infrastructure serveurs via la plateforme VMware vSphere / vCenter et d'autre part, de la plateforme open source d’analyse de logs des frontaux web en temps réel basée sur Rsyslog (extension du protocole basique Syslog), ElasticSearch, Logstash et Kibana (ELK Stack). <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/sildesplateformecentralisedanalysedeslogsdesfrontauxhttpentempsreldansunmilieuvirtualis-160429150553-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Cet article traite d’une part, de la solution de virtualisation d’infrastructure serveurs via la plateforme VMware vSphere / vCenter et d'autre part, de la plateforme open source d’analyse de logs des frontaux web en temps réel basée sur Rsyslog (extension du protocole basique Syslog), ElasticSearch, Logstash et Kibana (ELK Stack).

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0 Initiation au couplage réalité augmentée (RA) - système d’information géographique (SIG) https://fr.slideshare.net/slideshow/initiation-au-couplage-ralit-augmente-ra-systme-dinformation-gographique-sig-61507218/61507218 guillaumemocquet-initiationaucouplageralitaugmente-systmedinformationgographique-160429150451
La Réalité Augmentée (RA) et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) sont deux domaines distincts où l’apport du premier permet d’accro?tre les possibilités du second et vice versa. La présente étude se focalise sur l’interconnexion de ces deux domaines. Les problématiques liées à la RA sont davantage détaillées puisque son concept est encore peu rependu. Dans le cadre du couplage RA/SIG, ces derniers servent à stocker divers points d’intérêts (en anglais, Point Of Interest, acronyme POI) qui seront affichés à l’utilisateur via un système portatif.]]>
La Réalité Augmentée (RA) et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) sont deux domaines distincts où l’apport du premier permet d’accro?tre les possibilités du second et vice versa. La présente étude se focalise sur l’interconnexion de ces deux domaines. Les problématiques liées à la RA sont davantage détaillées puisque son concept est encore peu rependu. Dans le cadre du couplage RA/SIG, ces derniers servent à stocker divers points d’intérêts (en anglais, Point Of Interest, acronyme POI) qui seront affichés à l’utilisateur via un système portatif.]]> Fri, 29 Apr 2016 15:04:51 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/initiation-au-couplage-ralit-augmente-ra-systme-dinformation-gographique-sig-61507218/61507218 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) Initiation au couplage réalité augmentée (RA) - système d’information géographique (SIG) guillaumemocquet La Réalité Augmentée (RA) et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) sont deux domaines distincts où l’apport du premier permet d’accro?tre les possibilités du second et vice versa. La présente étude se focalise sur l’interconnexion de ces deux domaines. Les problématiques liées à la RA sont davantage détaillées puisque son concept est encore peu rependu. Dans le cadre du couplage RA/SIG, ces derniers servent à stocker divers points d’intérêts (en anglais, Point Of Interest, acronyme POI) qui seront affichés à l’utilisateur via un système portatif. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/guillaumemocquet-initiationaucouplageralitaugmente-systmedinformationgographique-160429150451-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> La Réalité Augmentée (RA) et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) sont deux domaines distincts où l’apport du premier permet d’accro?tre les possibilités du second et vice versa. La présente étude se focalise sur l’interconnexion de ces deux domaines. Les problématiques liées à la RA sont davantage détaillées puisque son concept est encore peu rependu. Dans le cadre du couplage RA/SIG, ces derniers servent à stocker divers points d’intérêts (en anglais, Point Of Interest, acronyme POI) qui seront affichés à l’utilisateur via un système portatif.

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0 Plateforme centralisée d’analyse des logs des frontaux http en temps réel dans un milieu virtualisé https://fr.slideshare.net/guillaumemocquet/plateforme-centralise-danalyse-des-logs-des-frontaux-http-en-temps-rel-dans-un-milieu-virtualis-61507189 guillaumemocquet-plateformecentralisedanalysedeslogsdesfrontauxhttpentempsreldansunmilieuvirtualis-160429150416
Cet article traite d’une part, de la solution de virtualisation d’infrastructure serveurs via la plateforme VMware vSphere / vCenter et d'autre part, de la plateforme open source d’analyse de logs des frontaux web en temps réel basée sur Rsyslog (extension du protocole basique Syslog), ElasticSearch, Logstash et Kibana (ELK Stack).]]>
Cet article traite d’une part, de la solution de virtualisation d’infrastructure serveurs via la plateforme VMware vSphere / vCenter et d'autre part, de la plateforme open source d’analyse de logs des frontaux web en temps réel basée sur Rsyslog (extension du protocole basique Syslog), ElasticSearch, Logstash et Kibana (ELK Stack).]]> Fri, 29 Apr 2016 15:04:16 GMT https://fr.slideshare.net/guillaumemocquet/plateforme-centralise-danalyse-des-logs-des-frontaux-http-en-temps-rel-dans-un-milieu-virtualis-61507189 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) Plateforme centralisée d’analyse des logs des frontaux http en temps réel dans un milieu virtualisé guillaumemocquet Cet article traite d’une part, de la solution de virtualisation d’infrastructure serveurs via la plateforme VMware vSphere / vCenter et d'autre part, de la plateforme open source d’analyse de logs des frontaux web en temps réel basée sur Rsyslog (extension du protocole basique Syslog), ElasticSearch, Logstash et Kibana (ELK Stack). <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/guillaumemocquet-plateformecentralisedanalysedeslogsdesfrontauxhttpentempsreldansunmilieuvirtualis-160429150416-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Cet article traite d’une part, de la solution de virtualisation d’infrastructure serveurs via la plateforme VMware vSphere / vCenter et d'autre part, de la plateforme open source d’analyse de logs des frontaux web en temps réel basée sur Rsyslog (extension du protocole basique Syslog), ElasticSearch, Logstash et Kibana (ELK Stack).

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0 Bases de données image : structuration de l'espace des descripteurs et recherche par similarité https://fr.slideshare.net/slideshow/bases-de-donnes-image-structuration-de-lespace-des-descripteurs-et-recherche-par-similarit/61507185 guillaumemocquet-compterendu-tpbasesdedonnesimagestructurationdelespacedesdescripteursetrecherchepar-160429150412
Le but de ce projet est de mettre en place le prototype d'un système description et de recherche d'images par le contenu (voir Figure 1). Tous les composants d'une machine de recherche d'information seront abordés : - Description des images (2 séances; voir Sec. 2). Parmi les techniques de description existantes nous allons nous focaliser sur les descriptions globales qui ont été utilisé avec succès [DAT08] et qui permettent de traiter des grosses bases d'images en temps réel. - Recherche par similarité (2 séances; voir Sec. 3). Nous allons utiliser la notion de distance sur l'espace des descripteurs pour calculer les k plus proches voisins de l'image requête. Nous allons aussi investiguer les courbes Précision/Rappel et les temps de recherche. - Structuration des descripteurs (2 séances; voir Sec. 4). Structures d'index: il s'agira de mettre en place une structure d'index adaptée à chaque descripteur employé, de manière à accélérer la recherche dans la base d'images.]]>
Le but de ce projet est de mettre en place le prototype d'un système description et de recherche d'images par le contenu (voir Figure 1). Tous les composants d'une machine de recherche d'information seront abordés : - Description des images (2 séances; voir Sec. 2). Parmi les techniques de description existantes nous allons nous focaliser sur les descriptions globales qui ont été utilisé avec succès [DAT08] et qui permettent de traiter des grosses bases d'images en temps réel. - Recherche par similarité (2 séances; voir Sec. 3). Nous allons utiliser la notion de distance sur l'espace des descripteurs pour calculer les k plus proches voisins de l'image requête. Nous allons aussi investiguer les courbes Précision/Rappel et les temps de recherche. - Structuration des descripteurs (2 séances; voir Sec. 4). Structures d'index: il s'agira de mettre en place une structure d'index adaptée à chaque descripteur employé, de manière à accélérer la recherche dans la base d'images.]]> Fri, 29 Apr 2016 15:04:12 GMT https://fr.slideshare.net/slideshow/bases-de-donnes-image-structuration-de-lespace-des-descripteurs-et-recherche-par-similarit/61507185 guillaumemocquet@slideshare.net(guillaumemocquet) Bases de données image : structuration de l'espace des descripteurs et recherche par similarité guillaumemocquet Le but de ce projet est de mettre en place le prototype d'un système description et de recherche d'images par le contenu (voir Figure 1). Tous les composants d'une machine de recherche d'information seront abordés : - Description des images (2 séances; voir Sec. 2). Parmi les techniques de description existantes nous allons nous focaliser sur les descriptions globales qui ont été utilisé avec succès [DAT08] et qui permettent de traiter des grosses bases d'images en temps réel. - Recherche par similarité (2 séances; voir Sec. 3). Nous allons utiliser la notion de distance sur l'espace des descripteurs pour calculer les k plus proches voisins de l'image requête. Nous allons aussi investiguer les courbes Précision/Rappel et les temps de recherche. - Structuration des descripteurs (2 séances; voir Sec. 4). Structures d'index: il s'agira de mettre en place une structure d'index adaptée à chaque descripteur employé, de manière à accélérer la recherche dans la base d'images. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/guillaumemocquet-compterendu-tpbasesdedonnesimagestructurationdelespacedesdescripteursetrecherchepar-160429150412-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Le but de ce projet est de mettre en place le prototype d'un système description et de recherche d'images par le contenu (voir Figure 1). Tous les composants d'une machine de recherche d'information seront abordés : - Description des images (2 séances; voir Sec. 2). Parmi les techniques de description existantes nous allons nous focaliser sur les descriptions globales qui ont été utilisé avec succès [DAT08] et qui permettent de traiter des grosses bases d'images en temps réel. - Recherche par similarité (2 séances; voir Sec. 3). Nous allons utiliser la notion de distance sur l'espace des descripteurs pour calculer les k plus proches voisins de l'image requête. Nous allons aussi investiguer les courbes Précision/Rappel et les temps de recherche. - Structuration des descripteurs (2 séances; voir Sec. 4). Structures d'index: il s'agira de mettre en place une structure d'index adaptée à chaque descripteur employé, de manière à accélérer la recherche dans la base d'images.

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