Étiquette : machine learning

  • IA et bioinformatique : exploitons les réseaux convolutionnels (CNN)

    IA et bioinformatique : exploitons les réseaux convolutionnels (CNN)

    Inter­es­sons-nous aujourd'hui aux séquences d’ADN. Nous uti­li­se­rons le data­set télé­char­geable ici : https://​www​.kaggle​.com/​d​a​t​a​s​e​t​s​/​n​a​g​e​s​h​s​i​n​g​h​/​d​n​a​-​s​e​q​u​e​n​c​e​-​d​a​t​a​set L'ensemble des fichiers néces­saire à cet article sont dis­po­nibles ici. Vous trou­ve­rez dans ce lot de don­nées un ensemble de séquences d’ADN issues de 3 espèces : l’homme, le chien et le chim­pan­zé. Cha­cune de ces séquences appar­tient à une des 7 familles de…

  • Bioinformatique et IA : un premier pas

    Bioinformatique et IA : un premier pas

    Intelligence Artificielle, Machine Learning, Deep-Learning, quid du Data-Scientist Intel­li­gence arti­fi­cielle (IA), Machine lear­ning (Appren­tis­sage machine, pour les fran­co­phones), Deep-lear­ning (Appren­tis­sage pro­fond), autant de termes si étran­gers et fami­liers à la fois… Com­ment se retrou­ver dans cette jungle de termes tech­niques ? Com­men­çons par défi­nir ce qu'est l'IA. Base de science-fic­tion pour cer­tains, source d'inquiétudes pour d'autres,…

  • Identification des relations entre la variabilité génétique et le phénotype : cartographie QTL

    Identification des relations entre la variabilité génétique et le phénotype : cartographie QTL

    Les indi­vi­dus d’une même espèce, à moins qu’ils ne soient des clones iden­tiques, sont tous légè­re­ment dif­fé­rents les uns des autres. Cette dif­fé­rence s’exprime à tous les niveaux, de l’apparence (phé­no­type macro­sco­pique), au génome (dif­fé­rents allèles pour le même gène), en pas­sant par les phé­no­types micro­sco­piques (aus­si appe­lés molé­cu­laires — on pen­se­ra ici aux trans­crip­tomes,…

  • Généralité autour du concept de machine learning à partir d'automate

    Généralité autour du concept de machine learning à partir d'automate

    Pour beau­coup de per­sonnes, le machine lear­ning consiste à apprendre un clas­si­fieur de don­nées. Un exemple d'application prin­ci­pal serait d'être capable de dif­fé­ren­cier de manière auto­ma­tique plu­sieurs varié­tés d'iris selon la taille de leurs pétales. Mais selon moi, le machine lear­ning repré­sente beau­coup plus : c'est une science qui per­met d'expliquer à un ordi­na­teur com­ment réa­li­ser une tâche d'apprentissage…

  • J'ai lu : Apprentissage artificiel

    J'ai lu : Apprentissage artificiel

    Apprentissage Artificiel — Concepts et algorithmes Ouvrage d'Antoine Cor­nué­jols et Laurent Miclet, deuxième édi­tion parue en 2010 aux édi­tions EYROLLES. Sujet Un recueil sur les dif­fé­rentes méthodes d'apprentissage arti­fi­ciel (plus com­mu­né­ment appe­lé "appren­tis­sage machine" ou pour les anglo­phones "machine lear­ning"). Résumé Les auteurs abordent, au fil des cha­pitres, un panel assez varié de méthodes et…