Instances GPU

Comprend, interprète et génère du langage humain de manière à le rendre compréhensible et pertinent en fonction du contexte.
Grâce à des modèles et des algorithmes spécialisés dans :

• Text classification ;
• Machine translation ;
• Entailment prediction ;
• Named entity recognition ;
• Sequence-to-sequence, like BERT for text extraction ;
• Text similarity search, like BERT to find semantic similarities ;
• Language modeling.

Convertir le langage parlé en texte écrit, faciliter la traduction des communications verbales en données lisibles par des machines.
Grâce à des modèles et des algorithmes spécialisés dans :

• Reconnaissance du locuteur (utilisant la transformée de Fourier rapide (FFT) et un Convnet 1D, comme expliqué par Fabi Badine) ;
• Reconnaissance de l'accent ;
• KWS, détection de mots-clés utilisée par de nombreuses interfaces homme-machine (IHM) comme Alexa ou Siri (exemple : RNN-T sur l'ensemble de données Librispeech).

Génère de nouveaux contenus, tels que des images, du texte, de l'audio et du code. Produisant de manière autonome de nouveaux contenus cohérents, étendant le domaine de contenus générés par l'IA au-delà de la simple réplication ou prédiction.
Avec des modèles et des algorithmes spécialisés dans :

• Génération d'images comme Deep Dream, qui produit des visuels ressemblant à des hallucinations, comme fchollet l'explique ;
• Génération de texte avec des modèles Transformers, également appelés LLMs (Large Language Models) tels que GPT2 ;
• Génération de code.

Permettre aux machines d'interpréter et de comprendre les informations visuelles provenant du monde entier, à l'instar de la vision humaine.
Grâce à des modèles et des algorithmes spécialisés dans :

• Classification d'images (en utilisant BigTransfer(BiT) formé sur des ensembles de données publics, ainsi que du code en TF2, Jax et Pytorch, comme expliqué par Sayan Nat) ;
• Segmentation d'images ;
• 3D ;
• OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) ;
• Amélioration d'images ;
• Combinaison d'images et de texte ;
• Interprétabilité des modèles de vision ;
• Recherche de similarités entre images.