Reprise du message précédent :
 
Tensorflow tu peux avoir n'importe quoi comme langage côté accélération, selon la machine. A priori, si tu fais tourner ça sur ton GPU Nvidia, c'est du CUDA.

Parce que c'est là que sont les gains réels, et que c'est ça qui sera l'enabler ou pas. Je suis intimement persuadé que dans 10 ans plus personne ne fera du convolutionnel sur GPU.

En IA de toutes façons on est plus à faire du Python non

 
Tu ne diras plus ça quand la concurrence t'aura doublé grâce à un focus sur le hardware

Si tu avais un hardware qui pour le même cout a 100* les perfs, ça t'impacterait bien plus que le passage d'un simplenet à un resnet (par exemple...), non ?
 
L'hiver de l'AI y a 30 ans, c'était parce que le HW était vraiment trop mauvais. La résurgence, ces dernières années, c'est uniquement parce qu'on a enfin eu des machines moins merdiques. Tu dois probablement connaitre, mais sinon, je t'invite à lire cet article wiki : https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter

Ceux qui font la course au meilleur réseau, oui, mais c'est le sommet de l'iceberg.

 
Oui et non... L'industrie va toujours vers là où il est possible de réaliser un produit.
 
Le premier qui sort du hardware qui fait x10 voir plus d'un coup... quelque soit l'approche, c'est par là que les industriels iront pour implémenter leurs "produits" IA.

Meilleures capacités de traitement, c'est la première, et presque seule condition pour avoir de meilleurs réseaux.

Mais bien sur que si. on fait des réseaux deep car on sait pas digérer les réseaux wide.

Non, absolument pas. La qualité du training set est une condition nécessaire mais non suffisante à la bonne performance.

D'ailleurs, un des défis de l'IA forte, c'est de faire des systèmes capables d'extrapoler la structure et qui tentent de généraliser sur des nombres bien inférieurs de cas. Le meilleur réseau qu'on connait, le cerveau humain, apprend avec 1 voir même 0 exemple.

Et c'est pas du tout ça le leading edge de la recherche en AI.
 
La problématique de la qualité du training set est une problématique économique, pas technique, et encore moins scientifique.

 
Après que ça soit une problématique forte pour les startups ça me semble logique non?    

Oui, mais Hadada faisait des commentaires bien plus généralisés.
 
Puis y a GTA et d'autres générateurs synthétiques gratos, pour que les pauvres entrainent leur systeme à détecter les voitures.

Possible.
 
Nous pour les algo d'ordres plus géométriques qu'inférentiels, si on peut parler ainsi, et pour lesquels on a besoin d'un ground truth précis, on se sert de simulateurs presque exclusivement. Et pour tout ce qui est algos de decision, j'ai l'impression que cette stratégie se développe de plus en plus. Classifier des objets sur des images, ça doit être moins simple, oui.

Mais justement, avoir des trucs qui apprennent avec moins d'exemples nécessite des réseaux d'une topologie différente. Un des trucs souvent évoqué pour des questions de comparaison avec le fonctionnement avec le cerveau (on peut discuter de la pertinence de la comparaison), c'est qu'il faut des réseaux beaucoup plus larges et moins profonds, pour arriver à cette fin. Mais que la complexité de tels réseaux, avec beaucoup, beaucoup plus de synapses est ingérable avec les machines d'aujourd'hui.

Toutes les pistes nécessitent de nouvelles typologies, de nouveaux types de connexions synaptiques, etc.

De nouvelles machines, donc.

Mais ce SONT des nouvelles machines. La perf par dollar ne va pas s'envoler avec des réseaux sur GPUs et des nouveaux .py

Le TPU n'est en rien une révolution ou même une évolution majeure.

Sinon, j'ai rien contre les HS mais rendez-le un peu intéressant, quoi, rajoutez des filles à poil et des pétrodollars au milieu de vos histoires de .py

NVidia c'est quand même de la bonne cogip, non? En tout cas mes collègues qui bossaient la bas le disent...

Hello World,
 
Bonjour, as tous gros lurker du forum depuis plusieurs années je décide de m'inscrire aujourd'hui.
 
J'apprécie particulièrement ce topic même si vous me faites suer 25 pages en 4 jours ma productivité en as pris un coup.
Les autres topics que je lurke sont, Souffrance au travail, Associaux, Vie de couple.....
 
Afin que chacun puisse mettre a jour ces fiches voici les principales choses à savoir:
- 36 ans en couple sans enfant
- non childfree mais pas presser quand même
- Patrimoine a ce jour du couple : 300K euros RP dans le 94 appart 75m² (50/50) - fin de prêt 2026
- Patrimoine Zoz :  
42K euros (voiture de prestige ne décote pas - a plutot tendance a monter de 500 euros par ans)
20K euros PEE entreprise CAC40
16K euros pour les coups durs (-9K dans pas longtemps voir explication ci-dessous)  
 
Revenus Zoz-: 40K brut annuel cis participation et intéressement et jusqu'as peu voiture de service, malheureusement je quitte mon entreprise pour une nouvelle d'ici moins d'un mois pour 42K brut annuel + PEE + participation+ intéressement mais sans voiture (yaura quand même les IK) ce qui m'oblige a une dépense rapide de ma maigre épargne. Par contre après 13 ans dans le monde du bâtiment et les 55-60h hebdomadaire je passe a 37h
 
Revenus madame Zoz- : 50K brut annuel pour 55-60h hebdomadaire
 
Dépense : on en parlera une autre fois ca fait déja beaucoup pour un bonjour
 
Activité : étant un gros associal, je ne profite pas de la vie trépidante parisienne, JV, Films, Rick et Morty, Futurama, Kaamelott, Séries, objectif 2019 2-3 roadtrip par an
 
But moyen terme: RP payé en totalité pour mes 40 ans
 
D'ailleurs un avis pour les investisseurs du fofo en ce moment je regarde ca , http://www.gestel-sa.com des avis? rendement de 4% en moyenne
 

C'est marrant mais quand j'ai regardé tes vidéos youtubes, je trouvais que tu faisais très éfféminé. Bon après on m'a expliqué que tu etais en couple avec une forumeuse mais je te voyais plutôt du coté obscur de la force
 

J'avoue que je ne suis pas toutes les discussions du forum mais tu fais quoi comme taf Nboc déjà ?

Ben oui, c'est un énorme truc.
 
Et effectivement, la cogip la plus avancée dans les trucs vraiment innovants, IBM, est pas mal silencieuse. Mais il n’empêche que si on ne veut pas un nouvel hiver, va falloir des nouveaux trucs, pas des nouveaux scripts tensorflow.

De l'architecture système et des algos vision machine pour la conduite automatisée.

 
Du coup je te propose de te passer de leurs produits et de faire tes trucs sur des processeurs faits par une startup parisienne super innovante

Y a des gens qui ont besoin de la double précision, quand même.
 
Puis le cout pour aws ou autres est plus électrique que électronique, à mon avis. Sont pas débiles, si mettre des cartes moins chères pouvait leur faire gagner des pdm, ils le feraient.