Franchement, avec ma femme et notre fils let's go, bon par contre, il faut juste l'argent pour le voyage aller retour, l'hôtel restaurant et garder notre fils autiste pendant la durée du voyage 🤯👍👨🦽💨
J'y habite depuis quelques années, en effet on peut le voir de temps en temps mais c'est assez marginal. Dans le même genre y'a Uniqlo (pour le coup une énorme boîte) qui a ses caisses automatiques qui fonctionnent de la même manière !
Pour répondre à ta question à 7:45 . Un des arguments pour l'algo classique face à l'algo de deep learning c'est l'éxplicabilité du modèle. Surtout dans le domaine de la santé. C'est bien d'avoir un algo que l'on comprend à 100%. Un réseau de neurones est opaque et donne des predictions sans nous expliquer pourquoi, on parle de boîte noire. Y a un dilemme connu entre interprétabilité et performance en stat
Le deep learning a aussi le Prob d'engendrer des critères racistes ou autres, des biais éthiques sans qu'on le sache... Comme le scandale sur Twitter de présentation de fotos... Et le contenu clivant de RU-vid.
@@gurhal5855 C'est pas lié au deep learning spécifiquement mais aux données utilisées. Une SVM aurait les mêmes biais si entrainée sur les mêmes données.
Stylé ! Perso, j'ai jamais en vu en 5 ans au Japon alors que j'aime bien la pâtisserie. Sinon, le domaine de la Computer Vision est très populaire au Japon et en dehors. Il y a de nombreuses conférences spécialisées sur le sujet. Le machine learning est encore bien loin d'être applicable à tous les problèmes de la Computer Vision. A l'heure actuelle, une bonne partie de la réalité augmenté se base sur la théorie pure de la Computer Vision, et les algorithmes de SLAM sont très prisées dans l'industrie.
Pour ceux intéresser, je pense qu'une méthode aurait pu être testée HOG + SVM (utilisé au départ pour de la détection de piéton) publiée en 2005 par l'INRIA. Je pense que les japonais ont essayé de faire ce qu'on appelle du template-matching (en gros prendre la forme et regarder si elle correspond) mais compliqué avec autant de formes différentes. L'avantage des méthodes automatisées (machine learning) c'est la "création" automatique de ces formes (en se basant évidemment sur des centaines d'images) Aujourd'hui c'est beaucoup plus simple avec des méthodes d'apprentissage profond.
excellent, ca me fait penser a l'algo développé pour prédire une épidémie qu'est utilisée aujourd'hui par la police américaine pour prédire la criminalité .
Super épisode. J'aime bien le fait que les deux systèmes puissent se compléter pour prévenir d'un cas nouveau pour le système même si on a pas encore beaucoup de données pour l'apprentissage.
C'est fou comment la technologie c'est cool ! Merci Underscore ( et Micode , N26 et toute l'équipe technique , les invités ect ...) de nous partager tout ça dans une émission qualitative ! :D
Avec cette emission j'apprend plus que 2 ans de recherche et de culture général empilé avec le temps. (Merci à Underscore de nous apprendre de nouvelle choses toute les semaines !!!)
Tes vidéos sont trop cools, en plus je te suis depuis pas mal de temps ! Ça m'a donné envie de faire mes propres vidéos et je vais faire le même style de vidéos que toi. J'ai pas beaucoup d'abonnés mais je continuerai 😁 Merci de m'avoir donné envie Underscore !!
J'ai dans l'idée que les ressources machines utilisées pour la reconnaissance à l'ancienne soient infiniment petites comparée à la puissance de nos machines d'aujourd'hui, avec une consommation électrique donc hyper réduite. Tu peux couper ton gigot avec un couteau laser, mais cela marche aussi avec une lame bien aiguisée !
cest du rule based... on fait des regular expression de facon plus simple pour du text. avec une voiture on peut aller au travail et transporter sa nouvelle armoire, cest lutilisation dun outil. Neamoins jaime bien votre bonne humeur. Avec les nouveaux algo il faut un peux moins de samples. Faut pas oublier aussi peut etre que sil y a une nouveau patisserie va falloir que michelle et marc fassent 200 photos de la patisserie, que quand ya une patisserie en plus il faut re-train. ca a des avantages le rule based.
C'est juste comme ça, mais pour certains domaines, où il n'y a pas assez d'échantillons pour utiliser le deep learning, ce programme pourrait permettre de faire ces échantillons non?
Projet : Clavier azerty filaire UBS (ordinateur) , après comme spécificité d'avoir une extension permettant de manipuler (O/I) (O) = utilisation normale (I) = relais clignotant activant F1 puis tab dans un cycle sans fin *si possible avec une fréquence variable de (1s ~ 10s) Possible ?
@@TS-gs6vp Ça ne devrait pas poser de problème. On peut exécuter des macros, on peut exécuter du code à chaque scan de la matrice des touches (plusieurs centaines de fois par seconde) et aussi mesurer le temps.
Pas besoin d'aller au Japon, ce genre de chose est utilisé depuis longtemps dans l'industrie pour faire du contrôle qualité donc c'est pas ouf a ce point la !
Je me passionne pour vos vidéos 👍même si des fois je ne comprends pas tout 😒 Juste une petite question la pénombre dans le studio c'est voulu 🤔 peut être qu'avec un peu plus de lumière 😍
Y'as plus de pâtisserie française au Japon... Logique je sais pas quoi dire ( c'est mon métier pour ceux qui vont s'avancer en me racontant qu'ils habite la bas 👌 )
@@budoshugyosha artisans formé ou ? Qui ramène leurs produits en avion pour des coûts écologique énorme d'où ? Qui pompent les concepts en direct ou ? Bonne nuit
il ne faut aussi pas oublié que le machine learning utilise souvent des données pré-tratées à l'aide d'outil de computer vision... tel que la détection de contours. Et aussi si le deep learning ne parvient à identifier 99% des cas, quid du dernier %? En patisserie, on s'en balance, mais si il s'agit d'un véhicule autonome?
Est-ce possible de définir manuellement ne serait-ce qu'une majorité des obstacles possibles sur une route ? Le deep learning n'est pas le plus réalisable pour le cas d'un véhicule autonome même s'il a des failles lui aussi ?
C'est plus facile de détecter des cellules cancéreuses ! Comment on fait pour deviner entre un choux fourré à la crème pâtissière vanille ou chocolat !?
Malheureusement non, toutes les cellules cancéreuses ne se ressemblent pas, et la technologie ne permet pas de détecter de nouveaux cancers, mais bien de détecter des cellules qui ont été "entrainées" sur le programme. Je ne ferais pas trop confiance à un tel programme par rapport à l'observation classique par un anatomo-pathologiste, qui est apte à contextualiser en plus de reconnaitre la présence de cellules anormales dans un tissu et de complémenter son investigation avec des techniques de colorations appropriées.
@@bertrand00956 certainement, mais c'est complémentaire je penses non ? J'imagine que la taille d'une cellule cancéreuse sur une plaque de verre au microscope c'est une aiguille dans une botte de foin ?
@@aurelienlecuyer C'est complémentaire, certes, mais l'observation par un anatomopathologiste sera probablement plus fiable puisqu'elle tiendra compte des propriétés du tissu en question. Les cellules cancéreuses sont rassemblées en agrégats, à moins d'arriver pile au moment où le cancer s'est formé à la première cellule cancéreuse (auquel cas, il aura été éradiqué puisque cette seule cellule a été excisée et mise sur une coupe), donc on observe pas une cellule mais bien un ensemble de cellules cancéreuses. C'est d'ailleurs à ça qu'on peut reconnaitre un cancer en histologie, c'est dans l'organisation anormale des cellules cancéreuses par rapport au reste du tissu sain qui permet de déceler le cancer (densité cellulaire, organisation cytoarchitecturale, etc.). Maintenant, rien ne laisse présager qu'à l'avenir, d'autres avancées technologiques permettent de déceler un cancer avec une plus grande efficacité qu'un anatomo-pathologiste (pour le cas particulier de biopsies et prélèvements, ce qui est déjà le cas pour les cancers des cellules sanguines).
@@bertrand00956 d'accord, c'est vrai que si on prélève par hasard un départ de cancer involontairement qui sauve instantanément le patient ce serait assez miraculeux 😆 Malheureusement je suppose que quand on détecte une cellule malsaine sur une plaque de verre il est fort probable que toute la zone autour du prélèvement soit contaminé...
@@titouandeschamps7662 Que pour certaines patisseries qui ne sont pas mangeables à la main, comme des tartelettes, sauf si vous parlez de mettre un code bar derrière les étiquettes/mini panneaux qui donnent les noms et prix des patisseries ce qui effectivement fonctionnerait selon la façon de disposer les patisseries
Ça me fait tellement penser à l'épisode dans Silicon Valley quand Jing Yang fait une app pour détecter si c'est un Hot Dog ou non, et finalement il le revend l'IA quelques millions pour détecter les Dick pic
la pâtisserie française en PLS sur cette vidéo : "en france on a que 5 pâtisserie : les croissant, les éclairs aux chocolats ..." (alors croissant, pain au chocolat/chocolatine, pain au raisin, brioche au sucre, palmier etc : viennoiseries) la pâtisserie française est une référence à l'échelle mondial et concerne tout les petit "gâteau de soirée" tarte, gâteau, biscuit fin, crème, chocolat, confiserie, etc. Un peu de respect quand même..
Désolé mais non ce n'est pas du tout populaire dans les pâtisseries au Japon et en 25 ans je n'ai jamais vu cela dans un magasin. Nous avons toujours des caissières classiques
