Réseaux de neurones convolutifs sous Knime

Ecrire un tutoriel sur l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN - Convolutional Neural Networks) - un des représentants les plus fameux du deep learning - pour le classement d'images me titillait depuis un moment déjà. Mais il y a tellement de choses à lire et à écrire que je repoussais sans cesse. La lecture récente du dernier ouvrage de Stéphane Tufféry (Tufféry, 2019) et la découverte des composants de deep learning sous KNIME (Keras, Tensorflow) m'ont poussé à me lancer.

Il existe de nombreux didacticiels en ligne, notamment sur l'utilisation des CNN en Python sur des bases qui font référence telles que MNIST ou "Cats and Dogs". Stéphane dans son ouvrage effectue les mêmes analyses, mais sous R. Ça ne sert à rien de les réitérer. Mon idée était de me démarquer en proposant une étude simplifiée sur une base moins usitée, en schématisant les étapes autant que possible, et en réalisant l'ensemble des traitements sans écrire une seule ligne de code. Je suis R et Python addict, entendons-nous bien, mais varier les plaisirs ne peut pas faire de mal. KNIME convient parfaitement dans ce cadre.

Mots-clés : deep learning, image mining, catégorisation d'images, réseau de neurones à convolution, car detection dataset, keras, tensorflow

Didacticiel : Deep Learning - Classement d'images

Workflow Knime : Car detection - Knime

Références :

Knime - Keras Integration -- https://www.knime.com/deeplearning/keras

Tutoriel Tanagra, "Deep Learning avec Keras sous Knime", juillet 2019.

Tutoriel Tanagra, "Image mining avec Knime", juin 2016.