R?eau neuronal pour la reconnaissance des formes

Selon la c?l?bre citation de Margaret Heffernan: Une grande partie de la cr?ativit? est li?e ? la reconnaissance des formes, et ce dont vous avez besoin pour discerner les formes, ce sont des tonnes de donn?es. Votre esprit recueille ces donn?es en prenant note de d?tails al?atoires et d'anomalies facilement observables au quotidien: des bizarreries et des changements qui, au bout du compte, se transforment en id?es. La reconnaissance des formes nous aide ? identifier presque tout dans la vie quotidienne. Il s'agit non seulement d'un ph?nom?ne naturel pour les ?tres vivants, mais aussi d'un aspect important pour l'intelligence artificielle. Elle est la cl? du d?veloppement dans tous les domaines tels que le diagnostic m?dical (ECG), la technologie (reconnaissance des visages, reconnaissance des empreintes digitales, balayage de la r?tine), la d?fense (reconnaissance automatis?e de cibles comme les bombes guid?es par laser et segmentation et analyse d'images ? partir de clich?s a?riens), etc. Il existe plusieurs m?thodologies de reconnaissance des formes, telles que la correspondance des mod?les, l'approche statistique, etc., mais on dit que le meilleur moyen d'obtenir un processus naturel est d'imiter la nature. Est-ce le cas ? Le r?seau neuronal est-il meilleur que d'autres approches ?

Author: Ayan Mukherjee

Publisher: Editions Notre Savoir

Publication Date: Dec 24, 2024

Number of Pages: 52 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 6208394597

ISBN-13: 9786208394592