VT2016 TensorFlow

Présentation

• Sujet : TensorFlow
• Auteur : Coralie RACHEX
• Enseignants : Didier Donsez, Georges-Pierre Bonneau
• Date : 04/10/2016

Résumé

TensorFlow™ est une librairie open source permettant d'effectuer des calculs numériques en utilisant des graphes de flux de données. Les noeuds du graphe représentant des opérations mathématiques, tandis que les arrêtes représentent les données. Cette architecture flexible permet de déployer l'ensemble des calculs sur un ou plusieurs CPU ou GPU. Cela permet également de déployer le programme sur un ordinateur de bureau, sur un serveur et même sur un appareil mobile avec une seule API. TensorFlow a été initialement développé par les chercheurs et les ingénieurs de l'équipe Google Brain, au sein du département de recherche sur l'intelligence artificielle de Google, dans le but d'être utilisé en apprentissage automatique et pour poursuivre les recherches sur l'apprentissage en profondeur par réseaux de neurones. Mais le système est tout aussi bien applicable dans une grande variété d'autres domaines.

• Mots-clés : TensorFlow, Apprentissage en profondeur, Réseau neuronal, Apprentissage automatique

Abstract

TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the data. The flexible architecture allows you to deploy computation to one or more CPUs or GPUs in a desktop, server, or mobile device with a single API. TensorFlow was originally developed by researchers and engineers working on the Google Brain Team within Google's Machine Intelligence research organization for the purposes of conducting machine learning and deep neural networks research, but the system is general enough to be applicable in a wide variety of other domains as well.

• Keywords : TensorFlow, DeepLearning, Neural network, Machine learning

Synthèse

Domaine d'application

Comme TensorFlow provient de Google, il est évident que Google utilise cette technologie pour plusieurs de ses services. Cela permet d'avoir un aperçu de ses possibles applications. Mais il ne faut pas perdre de vue le fait que nous sommes actuellement à un stade précoce de la technologie de l'apprentissage machine et que bons nombre de ses applications potentielle sont encore insoupçonné.

Analyse d'images

• Google Photos : création automatique des albums et des vidéos en fonction des similitudes.
• Street View : brouillage automatique des numéros de plaque d'immatriculation des voitures.

Reconnaissance de la parole

• Google Talk : reconnaissance vocale des instructions à executer.

Traduction dynamique

• Google Translate : détection automatique de la langue d'entrée.

Alpha Go

• Il s'agit d'une application programmée pour jouer au Go. Bien que les règles sont simples (il faut entourer avec ses pions plus de territoire que l'adversaire), le jeu est incroyablement complexe et possèderait plus de possibilités que le nombre total d'atomes dans l'univers visible. Cette application montre ce que la technologie de l'apprentissage machine peut faire avec les possibilités infinies. Dans ses matches contre Lee Sedol (considéré comme l'un des meilleurs joueurs mondiaux), Alpha Go a remporté 4 de 5 parties.

Magenta Project

• Il s'agit d'un projet ambitieux, ayant la prétention de créer de l'art grâce à une machine. Le premier résultat tangible a été une mélodie de 90 secondes joué au piano. En Février 2016, Google a également organisé une exposition d'art et de vente aux enchères à San Fransisco, montrant 29 œuvres générés par ordinateur (avec un peu d'aide de l'homme).