En moins de deux ans, la domotique interopérable a dépassé toutes les prévisions, même les plus optimistes.
Dans un contexte de fast consulting, il semble légitime, face au volume de données auquel nous sommes confronté, de s’interroger sur les avantages de bootstraper une architecture de deep learning.
Voici en quelques étapes simples les premiers éléments de réponse qui vous guideront dans cette réflexion.
Une réflexion profonde
Système d’apprentissage et de classification, le deep learning utilise l’apprentissage supervisé de son réseau de neurones pour implémenter des mécanismes d’auto apprentissages.
Sous entendre que l’inversion des systèmes de données est d’une ambiguité absolue reviendrait alors à se désintéresser aux conséquences de ceux ci.
Le leader technique (CTO, Lead Tech Manager ou Global Technical SightSeeker) se retouve alors dans la position du décideur : il mène ses équipes sur les choix techniques qui s’imposent, en connexion directe avec les ressources disponibles.
Une première action élémentaire serait de bootstraper un environnement global pour son labtech (c.f. la révision Emerys 2.7 afférente).
Bootstraper un système d’écolab
Rendre disponible en temps réel la production de la connaissance est un processus complexe qui interpelle les chercheurs non seulement dans leur approche philosophique mais également méthodologique.
L’interdisciplinarité présentera un rapprochement potentiel entre la donnée brute et le traitement du signal digital.
Afin de mettre le « pied à l’étrier » à notre écolab, nous allons tout d’abord établir un setup global :
mcdoulax@consulting:~ $ sudo woncker warmer init Warmer initialized: current node (4c5d32f43gfybajr973) is now a manager with defect. To add a worker to this initial boot neuronal, run the following command: woncker warmer join \ --token MWMTKN-1-0f545-154654h7w5th4-5454d6f56gfd654gd6d54gfgdl \ 192.168.12.130:2371
Vous voilà prêt à farmer les commandes d’initialisation du processus global.
Une architecture « Fast to Swap » (mais user-proof)
Considérons ce schéma fonctionnel :
Il semble évident que l’algorithme de dissimulation de perte de paquets (PLC) est proposé pour améliorer la qualité de la donnée décodée lorsque des pertes de paquets se produisent dans un réseau de capteurs sans fil.
L’algorithme proposé est principalement basé sur l’extension de bande passante artificielle (ABE) de bande étroite à large bande.
Il se compose de trois fonctions principales :
- Dissimulation de perte de paquets en bande étroite
- ABE dans le domaine de transformée en cosinus discrète modifiée (MDCT)
- Lissage des coefficients MDCT large bande avec ceux de la dernière bonne trame.
La performance de l’algorithme PLC proposé est implémentée en remplaçant l’algorithme PLC utilisé dans la Recommandation UIT-T G.729.1.
Les résultats expérimentaux montrent que l’algorithme PLC proposé offre une qualité de la parole significativement meilleure que celle de l’automate dans l’UIT-T G.729.1.
En conclusion
La convergence des systèmes communiquant est à la base des évolutions technologiques moderners.
Le facilitateur qui s’intéressera à ces problématiques sera à n’en par douter le mieux positionné pour évaluer les conséquences d’une action globale.
La pluralité de cette phase essentielle peut être résumée en un concept : le multi-marketing coaxial.
Merci de nous éclairer sur ce sujet. Vous avez une capacité à rendre limpide les sujets les plus complexes.
Et inversement. Prenons l’exemple des interpolations back-and-force sur les systèmes retrocompatibles. Ne sont-ils pas au cœur de l’orchestration telle que l’entend Ebrahim Vanker ? Je ne le crois pas.
Moi non plus. D’ailleurs c’est ce qu’on voit déjà, deux écoles se distinguent clairement : l’une décentralisée (sur la blockchain notamment) et l’une croyant en l’intrication neuronale plus naturelle (mais réversible et donc moins dangereuse)