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Deci v2.0 facilite la création d’applications de computer vision

Deci v2.0

Avec nouvelle version de sa plateforme, Deci s’adresse aux développeurs d’applications de computer vision.

Beaucoup veulent profiter des avantages de l’IA, mais tout le monde n’a pas les compétences techniques pour créer des applications. Pour répondre à cela, certaines entreprises fournissent les outils nécessaires pour rendre cette tâche plus facile et plus rapide.

Deci lance une nouvelle version de sa plateforme

Pour faciliter l’accès à l’IA, les développeurs s’appliquent pour mettre au point des modèles prêts à l’emploi. Mais ils sont confrontés à différents défis qui rendent le développement des applications d’IA difficile et coûteux. Cela s’explique en partie par l’augmentation constante de la complexité et de la puissance des algorithmes. 

Deci est un fournisseur de logiciels de deep learning (DL) qui visent à faciliter la création de modèles basés sur l’IA. L’entreprise a lancé hier une nouvelle version de sa plateforme qui se destine principalement au développement d’applications de computer vision. Il s’agit d’une sous-catégorie du deep learning qui traite des données visuelles.

La plateforme v2.0 permet donc de concevoir des modèles et de les déployer plus rapidement sur tout type d’appareil ou environnement (edge, cloud et mobile). En d’autres termes, elle raccourcit le cycle de développement des applications.

Les fonctionnalités de la plateforme

Deci v2.0 permet de comparer les modèles et le matériel d’inférence pour les optimiser. La plateforme est alimentée par un moteur propriétaire NAS (Neural Architecture Search) baptisé AutoNAC (Automated Neural Architecture Construction). Celui-ci permet de créer des architectures de réseaux neuronaux convolutifs SOTA plus efficaces et plus précises. Yonatan Geifman, le PDG, affirme que les modèles DeciNET surpasseraient de trois à dix fois les architectures de pointe.

Par ailleurs, la plateforme de Deci simplifie la formation des modèles grâce à SuperGradients. Il s’agit une bibliothèque open source basée sur PyTorch. De plus, les développeurs ont la possibilité de déployer les charges de travail de deep learning avec quelques lignes de code écrites en Python. Enfin, la plateforme intègre une fonctionnalité d’automatisation pour l’exécution et l’évaluation des modèles.

L’entreprise propose trois niveaux d’accès pour sa plateforme dont le premier, gratuit, est destiné aux data scientists et aux ingénieurs ML. Le deuxième niveau s’adresse aux professionnels c’est-à-dire les équipes de DL tandis que le niveau Entreprise concerne les experts en DL.

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