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Un réseau de neurones représente une image par des nombres organisés en pixels puis en motifs de plus en plus abstraits, comme contours, textures et objets.
On normalise les entrées d’un réseau de neurones robotique pour présenter des valeurs dans l’échelle attendue pendant l’entraînement et l’exécution.
On choisit la classification si toute l’image doit recevoir une étiquette, et la détection si le robot doit aussi localiser plusieurs objets.
On quantifie un réseau de neurones avant son exécution sur un robot pour réduire mémoire et calcul, souvent en représentant les nombres sur moins de bits.
On surveille un réseau de neurones après son déploiement en suivant entrées, sorties, confiance, erreurs, latence et changements du contexte, avec une procédure de retour arrière.
Une question plus précise ?