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Jean-Sébastien Lerat
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LeratLangues
frListe des publications de l’auteur
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Deep Learning Frameworks: Performances Analysis
2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
The fourth industrial revolution use modern technologies that produce a continues flow of data. This
large amount of data cannot be analyzed with traditional technologies to detect and diagnose problem
without the need of a human. Deep learning consists of a set of methods based on neural networks
that can process and extract information from a such amount of data.
Deep learning frameworks provide ...
Analyse statique de rançongiciels à l'aide de modèles de Markov cachés
Acte de conférence ou de colloque
Les attaques de rançongiciels (ransomware) comme Cryptolocker, WannaCry ou encore Locky ont fait prendre
conscience du danger de ces logiciels malveillants. WannaCry aurait infecté plus de 300 000 ordinateurs à travers le
monde en 2017. Apparus pour la première fois il y a environ une quinzaine d'années en Russie, les rançongiciels
prennent en otage les données des utilisateurs dans l'attente ...
Analyse de malwares et classification à l’aide de réseaux de neurones convolutionnels 1D
Acte de conférence ou de colloque
Les logiciels malveillants peuvent avoir des impacts particulièrement négatifs sur notre société,
d’autant plus que celle-ci a de plus en plus recours à des systèmes informatiques. En vue de garantir
la sécurité de ces systèmes, la détection et la prévention de ces logiciels malveillants sont
nécessaires. Dans cette optique, l’objectif de ce travail est de procéder à une classification entre ...
Apprentissage profond distribué : d’un seul nœud vers plusieurs nœuds de calcul
2022, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
L'utilisation croissante de l'apprentissage profond (DL) exploite des modèles de plus en plus complexes avec une quantité croissante de données. Le DL
distribué (DLL) permet d'entraîner rapidement des modèles en répartissant la charge de calcul. Nous proposons une approche empirique pour accélérer la
distribution en se concentrant sur les stratégies de parallélisation locales.
Les résultats ...
Comparaison des frameworks d'apprentissage profond sur un seul noeud de calcul
2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
Le deep learning est un domaine en plein expansion, expérimenté et mis en
production à travers des frameworks. Ceux-ci sont exploités aussi bien sur des
clusters de calcul que sur des cartes embarquées comme la Jeston Nano de
Nvidia. De plus en plus souvent, la charge de travail est distribuée sur
différents nœuds de calcul sans considérer le choix du framework. Dans ce
travail, nous analysons ...