Intelligence artificielle et apprentissage automatique

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L’intelligence artificielle et le ML sont très liés. L’un des fondateurs du domaine, L’IA est « la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. C’est lié à la tâche similaire d’utiliser des ordinateurs pour comprendre l’intelligence humaine, mais l’IA n’a pas à se limiter à des méthodes qui sont biologiquement observables.

Ceci est assez générique et comprend plusieurs tâches telles que raisonner de manière abstraite et généraliser sur le monde, résoudre des énigmes, planifier comment atteindre des objectifs, se déplacer dans le monde, reconnaître des objets et des sons, parler, traduire, effectuer des transactions sociales ou commerciales, un travail créatif (par exemple, créer de l’art ou de la poésie) et contrôler des robots.

Qu’est-ce qui fait le comportement d’une machine ?

Voici une vidéo qui vous explique ce qu’est l’intelligence artificielle :

Une machine n’est pas seulement le résultat du programme, il est également affecté par son « corps » et l’environnement dans lequel il est physiquement intégré. Pour rester simple, cependant, si vous pouvez écrire un programme très intelligent qui a, disons, un comportement humain, cela peut être l’IA.

L’apprentissage automatique est la science qui « s’intéresse à la question de savoir comment construire des programmes informatiques qui s’améliorent automatiquement avec l’expérience » ( Mitchell, 1997 ). Ainsi, l’IA et le ML concernent tous deux la construction de programmes informatiques intelligents, et DL, étant une instance de ML, ne fait pas exception.

Les algorithmes complexes remplacés par un réseau de neurones pour traiter les données

En raison de la généralité des réseaux de neurones, ce sont des approximateurs de fonctions générales et leur apprentissage est gourmand en données et nécessite généralement de grands ensembles d’apprentissage étiquetés. Alors que la formation de référence définit pour la reconnaissance d’objets, stocker des centaines ou des milliers d’exemples par étiquette de classe, pour de nombreuses applications d’IA, la création de données d’entraînement étiquetées est la partie la plus longue et la plus coûteuse de DL.

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Renaud

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