Sensei et les mots clés automatiques

[Cailloux]

Je pense qu'ils ne font pas ça que pour simplifier la vie des photographes. je me dis qu'il y a un loup quelque part ...

Bonjour,

Ben oui le loup c'est qu'il faut envoyer les photos sur le cloud qu'ils analyseront  toutes les données attachée aux dites photos et ça vaut de l'or

[manu]

Je pense qu'ils ne font pas ça que pour simplifier la vie des photographes. je me dis qu'il y a un loup quelque part ...

Bonjour,

Ben oui le loup c'est qu'il faut envoyer les photos sur le cloud qu'ils analyseront  toutes les données attachée aux dites photos et ça vaut de l'or

Quelque part je rejoins un commentaire précédent, d'Atriaze je crois : saisir soi-même ses tags sur une série de photos à l'import n'est pas la mer à boire. Et c'était bien le sujet de mon post initial, l'automatisation du taggage de photos, en prenant sensei pour exemple...

Après concernant les GAFAM et leurs compères, dont Adobe figure bien parmi les 1ers à mon sens (même si on leur doit le PDF et le DNG), on est d'accord, une lecture édifiante (23 pages quand même) sur le sujet.
Par rapport à ce qu'on peut déjà savoir sur la captation des données personnelles, et dès lors qu'on est adepte du Libre on en sait sans doute un peu plus que la moyenne, je dirais que cet article permet de mesurer un peu plus avant la profondeur de la problématique, en termes de business de la donnée personnelle.

[PetitPapannetier]

Il s'agit effectivement des techniques de Deep Learning pour détecter ce que représente l'image, ou bien sa catégorie générale. Effectivement je préfère mettre moi-même mes mots clefs car ils me parlent plus, mais pour Adobe c'est une mine d'or. Les mots clefs mis à la main servent d'images d'entrainement pour leur système afin qu'il devienne de plus en plus précis dans ses suggestions.

Là où le Deep Learning peut vraiment aider, c'est dans les technique de détourage. Adobe a présenté son nouvel outils propulsé par le deep learning, et qui semble vraiment au dessus du lot. Après nous on s'en fou on a les filtres paramétriques qui font pareil

[aurelienpierre]

Le problème de l'apprentissage machine, c'est que l'algorithme a besoin d'être entraîné pour donner de bons résultats. Ça veut dire que plus on lui donne d'images, plus il s'améliore. Ça veut dire que les quelques centaines d'images de votre librairie risquent de ne pas en faire une bête de course. Ça veut dire que la seule façon de l'utiliser est via un serveur distant, de façon mutualisée, en donnant vos données à une entreprise trierce.

Bref, on n'est pas prêt de voir ça arriver dans le Libre. Même si ça n'est plus si compliqué (au sens où il y a déjà des librairies).

[manu]

Ça veut dire que la seule façon de l'utiliser est via un serveur distant, de façon mutualisée, en donnant vos données à une entreprise trierce.

Ou alors plutôt que de se baser sur modèle centralisé, opter pour un modèle décentralisé... en p2p par exemple.

[aurelienpierre]

Ça veut dire que la seule façon de l'utiliser est via un serveur distant, de façon mutualisée, en donnant vos données à une entreprise trierce.

Ou alors plutôt que de se baser sur modèle centralisé, opter pour un modèle décentralisé... en p2p par exemple.

Les systèmes décentralisés c'est un sacré calvaire à maintenir et il suffit d'avoir utilisé eMule/Bittorrent pour comprendre à quel point c'est peu fiable.

[PetitPapannetier]

Après il est aussi possible de partir d'un modèle déjà entrainé sur des images diverse (Le lot imagenet par exmple) pour affiner les paramètres du notre. Le soucis d'un système distribué c'est qu'un modèle a besoin d'images pour s'entrainer donc à partir du moment où on partirait sur une base P2P, on partagerait nos images avec tout le monde, à moins d'utiliser une première opération d'abstraction de l'image avant.

[manu]

Donc si j'ai bien suivi, les filer à adobe est moins un problème, alors qu'on sait pas (ou plutôt on se doute bien) ce qu'ils peuvent en faire, ou pourront quand ça leur prendra, que d'en partager anonymement avec des inconnus qui ont aussi accepté le partage ?

Ça me fait un peu penser à ces utilisateurs FB qui blindent leur profile à tous ceux qui ne sont pas leurs "amis" sauf... FB qui s'en frotte les mains

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