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SUMMARY:Rex - Les stratégies d'annotation d’images au cœur de la performance des algorithmes de computer vision
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Difficulté* : Connaissances de base en ML/Data/IA \nPrérequis techniquesAucun \nIntervenantsCe retour d’expérience sera animé par : – Arnaud Caplier\, fondateur de TheContillery et conseil en IA sur l’image \nPrésentation de l’événementL’annotation est une étape cruciale pour la précision\, l’efficacité et la performance des systèmes de Computer Vision. \nTrop souvent sous-estimée dans les projets d’apprentissage\, l’annotation est pourtant semée d’embuches :– Clarification des objectifs métiers visés et choix des indicateurs de mesure de performance\,– Association des compétences clefs et choix organisationnels (internalisation ou externalisation\, localisation\, collaboration entre ingénieurs et annotateurs\, … )\,– Qualité\, représentativité et pertinence des corpus d’apprentissage\,– Création des taxonomies\,– Consistence de l’annotation\,– Choix technologiques (open-world classification\, pré-annotation\, data augmentation)\,– Contrôle de la qualité et mesure de performance (précision x pertinence). \nToutes ces dimensions doivent être prises en compte et être optimisées. Elles conditionnent la pertinence et la performance de vos algorithmes de Computer Vision. \nIssus de secteurs variés (beauté\, voyage\, automobile\, food)\, les cas concrets présentés montreront comment une stratégie d’annotation efficace permet d’optimiser la performance de la communication visuelle des marques.
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