Quand le Deep Learning permet l’apprentissage par renforcement des robots industriels – 5ième partie

Au cours des précédents billets de cette série, vous avez pu découvrir et appréhender la méthodologie mise en place pour intégrer des technologies innovantes au sein d’une solution industrielle telle que peut l’être le robot industriel IIWA de KUKA Robotics. Dans ce cinquième et dernier billet de la série, nous allons faire le bilan de…


Quand le Deep Learning permet l’apprentissage par renforcement des robots industriels – 4ième partie

Le second billet de notre série précisait les grands axes de notre architecture cible. Si l’on repart de l’architecture complète présentée à la fin de ce billet, intéressons-nous à présent à i) la mise en place d’une interface web d’évaluation du modèle sur Azure ainsi qu’ii) au format des échanges. La mise en place d’une…


Quand le Deep Learning permet l’apprentissage par renforcement des robots industriels – 3ième partie

Dans les précédents billets, nous avons posés les fondements nécessaires à la mise en œuvre d’une intelligence artificielle permettant à un robot industriel KUKA de type LBR iiwa 7kg d’opérer des tâches de tri sélectif de manière autonome. Pour mémoire, ces tâches consistent à déterminer le « bon » bac de recyclage pour les canettes, bouteilles d’eau…


Quand le Deep Learning permet l’apprentissage par renforcement des robots industriels – 2nde partie

Le premier billet de notre série était destiné à introduire notre sujet de l’apprentissage par renforcement des robots industriels, une réflexion menée en partenariat avec KUKA Robotics en France. Nous y avons ainsi présenté pour ce cas d’usage concret, les demandes et attentes quant à une solution appropriée à cette problématique, les grands principes de…


Quand le Deep Learning permet l’apprentissage par renforcement des robots industriels – 1ère partie

Les vacances sont aujourd’hui bel et bien finies et nous vous proposons de reprendre le cours de nos échanges sur le #DeepLearning et ses cas d’usage concret et justement, pour rentrer dans le « vif du sujet », nous vous proposons aborder le sujet de l’apprentissage par renforcement pour les robots industriels. J’en profite pour…


CNTK, quoi de neuf ?

Voici maintenant presque 3 mois depuis notre dernier billet consacré à CNTK (Computational Network ToolKit), l’outil de Deep Learning développé par Microsoft Research et disponible en Open Source sur le repo/la forge communautaire GitHub. Force est de constater que cet outil a bien évolué pendant ce laps de temps ! 🙂 Nouveau langage de définition, disponibilité d’une bibliothèque…


Un bot parmi nous ? – 3ième partie

La première partie de ce billet vous a permis de constituer le squelette de votre bot et de l’enregistrer sur le site de Microsoft dédié afin de définir les éléments clés qui permettront aux différents utilisateurs de communiquer avec votre bot. La seconde partie s’est proposée de vous donner une vue d’ensemble du Bot Framework…


Un bot parmi nous ? – 2nde partie

La première partie de ce billet vous a permis de constituer le squelette de votre bot et de l’enregistrer sur le site de Microsoft dédié afin de définir les éléments clés qui permettront aux différents utilisateurs de communiquer avec votre bot. Il est désormais temps de faire vos premiers pas avec le Bot Framework. Premier…


Un bot parmi nous ? – 1ère partie

Lors de la conférence #Build2016, Microsoft a dévoilé bon nombre de nouveauté, dont notamment, une toute nouvelle façon d’interagir avec des robots, au moyen de notre langage naturel. Cette nouvelle manière de communiquer fournit une nouvelle manière pour les utilisateurs d’interagir avec les services qui leur sont proposés. Cette bibliothèque logicielle gratuite mise à disposition…


Une illustration du Deep Learning : Monitorer son activité quotidienne en temps réel – 2nde partie

Cette seconde partie du billet s’intéresse à la mise en œuvre à proprement parlé de la solution décrite dans la première partie sur la base du jeu de données issu de l’UCI. Pour ce faire, et comme précédemment indiqué, nous vous proposons d’utiliser le projet CNTK (Computational Network ToolKit) développé par Microsoft Research et disponible…