Exploitez la puissance des réseaux de neurones profonds pour résoudre des problèmes complexes
Le Deep Learning utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre des représentations complexes à partir de données brutes. Idéal pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les problèmes nécessitant une compréhension contextuelle avancée.
Nous développons des modèles de Deep Learning sur mesure utilisant les architectures les plus récentes : CNN, RNN, LSTM, Transformers, GANs. De la reconnaissance d'images aux chatbots intelligents, nous maîtrisons tout le spectre du Deep Learning.
Définition du cas d'usage, évaluation de la faisabilité Deep Learning, identification des données nécessaires et métriques de succès.
Collecte de datasets, annotation des données (labeling), augmentation de données et création de pipelines de prétraitement.
Sélection d'architecture (CNN, RNN, Transformer), utilisation de modèles pré-entraînés, fine-tuning sur vos données.
Entraînement distribué sur clusters GPU, monitoring des métriques, early stopping et checkpointing des meilleurs modèles.
Quantization, pruning, distillation pour réduire la taille et accélérer l'inférence sans perte de précision significative.
Déploiement avec TensorFlow Serving, TorchServe ou ONNX Runtime. API REST/gRPC, batch ou temps réel selon besoins.
Le Machine Learning classique nécessite du feature engineering manuel. Le Deep Learning apprend automatiquement les features à partir de données brutes grâce aux réseaux de neurones profonds. Idéal pour images, texte, audio.
Pour le transfer learning : 1000-5000 images suffisent. Pour entraîner from scratch : 100k+ exemples recommandés. Nous utilisons l'augmentation de données et le transfer learning pour réduire ces besoins.
L'entraînement GPU est inclus dans nos tarifs. Nous utilisons des instances cloud optimisées (NVIDIA A100, V100) pour réduire les coûts et accélérer l'entraînement. Coût typique : $500-2000 selon la complexité.
Oui ! Nous optimisons les modèles (quantization, pruning) pour l'inférence CPU. Pour des volumes importants, nous recommandons GPU ou TPU. Nous supportons aussi edge deployment (mobile, IoT).
Consultation gratuite pour évaluer votre cas d'usage