Le blog de Picsellia

Lisez les notes techniques, les réflexions et les tutoriels de nos experts MLOps pour vous tenir au courant des dernières tendances en matière d'IA !

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Les embeddings d'images expliqués

Découvrez les embeddings d'image d'une manière simple et didactique, explorez les cas d'application computer vision de cette technologie.

May 30, 2023

Vision par ordinateur

MLOps répétables de bout en bout pour la vision par ordinateur

Picsellia offre une plateforme CVOps entièrement gérée couvrant la gestion des données, le suivi des expériences, le déploiement et la surveillance des IA.

February 16, 2023

Data Science

Les Transformers vont-ils remplacer les réseaux convolutifs?

Découvrez si les CNN sont dépassés par les Vision Transformers. Comparaison approfondie de ViT et CNN en termes de performances, d'entraînement et de coûts

August 22, 2022

Vision par ordinateur

Comment entraîner YOLOv8 sur un ensemble de données personnalisé

Découvrez comment entraîner un modèle YOLOv8 pour la détection d'objets à l'aide de la plateforme Picsellia. Découvrez notre guide complet.

January 30, 2023

Vision par ordinateur

Présentation de Picsellia v3.0

Découvrez comment Picsellia révolutionne la Vision par Ordinateur avec des outils innovants et une mission claire.

Thibaut Lucas

Produit

Qu'est-ce que l'annotation vidéo pour la computer vision ?

Vous recherchez des services d’annotation vidéo et de computer vision ? Améliorez vos modèles d’IA avec des données précises et exhaustives.

Tochukwu Nwoke

January 23, 2024

Vision par ordinateur

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Gestion des données

Vision par ordinateur

MLOps

Créer une plateforme CVOps : la dernière version de Picsellia est sortie

La première plateforme CVOps : les derniers outils et fonctionnalités pour gérer l'ensemble de votre pipeline MLOps en un seul endroit !

February 21, 2022

Actualités

Qu'est-ce que la dérive des données et comment la détecter en computer vision ?

On parle de dérive des données lorsque le dataset d'entraînement ne reflète pas fidèlement les données reçues en production.

January 19, 2022

MLOps

Plateforme MLOps : Construire ou acheter ? Ce que vous devez savoir

Certaines entreprises optent pour la création de leur propre plateforme MLOps, d'autres achètent des outils. Découvrez ce qui vous convient le mieux.

January 11, 2022

MLOps

Comment assurer la qualité des données d'images dans la classification d'images ?

Apprenez à résoudre les défis liés à la qualité des datasets et à optimiser la qualité globale de vos modèles d'IA pour la classification d'images.

January 5, 2022

Gestion des données

4 éléments à prendre en compte pour choisir une plateforme de gestion des données

Travailler avec de grands datasets peut s'avérer difficile. Voici les éléments à prendre en compte lors du choix d'une plateforme d'IA.

December 9, 2021

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Comment appliquer MLOps à la vision par ordinateur ? Présentation du CVOps

Le CVOps fait référence aux étapes et processus de MLOps appliquée à la vision par ordinateur.

December 1, 2021

MLOps

Comment Capgemini a utilisé Picsellia pour livrer plus rapidement des modèles d'IA

Découvrez comment Capgemini, la multinationale de l'informatique et du conseil, s'est appuyée sur Picsellia pour délivrer plus rapidement ses modèles d'IA.

November 16, 2021

Témoignage client

En route vers les MLOps - Niveau 2 : Partie 3

MLOps niveau 2 est une étape de plus dans le type de système que nous sommes en mesure d'exploiter. Des systèmes à grande échelle et à haute fréquence.

November 2, 2021

MLOps

En route vers le MLOps - Niveau 1 : Partie 2

Qu'est-ce que le niveau 1 et le niveau 2 du MLOps, et en quoi sont-ils différents du niveau 0 du MLOps ?

October 19, 2021

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Le Machine Learning a révolutionné la vision par ordinateur et le traitement du langage et est en train de façonner la biologie et l'ingénierie.

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February 21, 2022

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Notre mission est d'aider les autres à construire de meilleurs modèles de vision par ordinateur, nous avons donc construit un anonymiseur pour vous aider à

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Apprenez à choisir, optimiser et entraîner n'importe quelle architecture de deep learning pour entraîner vos modèles de détection d'objets, en utilisant un

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