Stage Ingénieur IA/Deep Learning - TOULOUSE H/F Groupe Talents Handicap
Toulouse (31)Stage
Il y a 16 jours
Critères de l'offre
Métiers :
- Data ingénieur (H/F)
Secteur :
- Recrutement et placement
Lieux :
- Toulouse (31)
Conditions :
- Stage
- Temps Plein
Description du poste
En tant que cabinet de recrutement spécialisé dans l'emploi et le handicap, Talents Handicap accompagne de très nombreuses entreprises & organisations en France dans leurs recrutements de collaborateurs en situation de handicap. Dans ce cadre, nous recherchons pour le poste ci-dessous des candidats, en situation de handicap et vous invitons à postuler si vous correspondez au profil.
VOTRE STAGEDans le cadre de son programme Applied AI sur l'intelligence artificielle, le département R&I travaille sur l'évaluation de l'impact des données d'entrée des algorithmes d'intelligence artificielle - en particulier les réseaux de neurones
- dans le but de maximiser la valorisation de ces données.
Aujourd'hui, ces réseaux de neurones sont toujours plus performants, mais l'impact des données d'entrée a été peu étudié, de sorte que ce sont les données qui freinent désormais la démocratisation de l'IA au sein de l'industrie.
Pourtant, l'étude de cet impact est cruciale car les tâches liées aux données d'entrée des modèles d'IA (collecte, préparation, et labellisation) représentent 80% de l'effort à fournir pour déployer une solution d'IA basée sur le Deep Learning.
Toutes les données ne se valent pas : certaines sont des données-clés (Edge Cases), qui seront particulièrement déterminantes au cours de la phase d'apprentissage du modèle d'IA.
Ces Edge Cases sont « oubliables » et sont difficiles à retenir pour l'IA, mais surmonter cette oubliabilité permet un progrès significatif du modèle au cours de son entraînement.
Dans le cadre de votre stage, vous mettrez en place une méthodologie permettant de détecter les données oubliables et d'organiser l'entraînement des IAs en fonction de l'oubliabilité des données.Missions :
* Reconnaissance des Edge Cases et adaptation de l'entraînement en fonction de l'oubliabilité
* Analyse critique des résultats et recherche de caractéristiques génériques des Edge Cases
* Proposer des axes d'amélioration
VOTRE STAGEDans le cadre de son programme Applied AI sur l'intelligence artificielle, le département R&I travaille sur l'évaluation de l'impact des données d'entrée des algorithmes d'intelligence artificielle - en particulier les réseaux de neurones
- dans le but de maximiser la valorisation de ces données.
Aujourd'hui, ces réseaux de neurones sont toujours plus performants, mais l'impact des données d'entrée a été peu étudié, de sorte que ce sont les données qui freinent désormais la démocratisation de l'IA au sein de l'industrie.
Pourtant, l'étude de cet impact est cruciale car les tâches liées aux données d'entrée des modèles d'IA (collecte, préparation, et labellisation) représentent 80% de l'effort à fournir pour déployer une solution d'IA basée sur le Deep Learning.
Toutes les données ne se valent pas : certaines sont des données-clés (Edge Cases), qui seront particulièrement déterminantes au cours de la phase d'apprentissage du modèle d'IA.
Ces Edge Cases sont « oubliables » et sont difficiles à retenir pour l'IA, mais surmonter cette oubliabilité permet un progrès significatif du modèle au cours de son entraînement.
Dans le cadre de votre stage, vous mettrez en place une méthodologie permettant de détecter les données oubliables et d'organiser l'entraînement des IAs en fonction de l'oubliabilité des données.Missions :
* Reconnaissance des Edge Cases et adaptation de l'entraînement en fonction de l'oubliabilité
* Analyse critique des résultats et recherche de caractéristiques génériques des Edge Cases
* Proposer des axes d'amélioration
Référence : 86852