Pour utiliser un système de deep learning, il faut passer par un processus pédagogique dans lequel un humain catégorise manuellement quelques données qui vont servir à la machine à démarrer la phase d'apprentissage et par la suite, ce sera la machine seule qui trouvera les informations précises pour modéliser les ...
Comment fonctionne le deep learning ? Les réseaux de deep learning sont entraînés sur la base de structures complexes de données auxquelles ils sont confrontés. Ils élaborent des modèles de calcul composés de plusieurs couches de traitement pour créer plusieurs niveaux d'abstraction afin de représenter les données.
Les IA à deep learning sont très efficaces pour les analyses d'images. Elles sont, par exemple, employées dans l'imagerie médicale pour détecter des maladies ou dans le secteur automobile dans le cas des voitures autonomes.
Avec le Deep Learning, nous parlons d'algorithmes capables de mimer les actions du cerveau humain grâce à des réseaux de neurones artificielles. Les réseaux sont composés de dizaines voire de centaines de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente.
Python est le plus populaire de tous et propose de nombreuses librairies. Dont les fameuses Scikit-Learn pour le machine learning et TensorFlow pour le Deep Learning. R a quant à lui été conçu spécifiquement pour les statistiques et s'adapte parfaitement à l'IA.
Le GPU NVIDIA Titan RTX convient parfaitement aux jeux vidéo et à l'apprentissage en profondeur. Il est le choix idéal pour les scientifiques des données et des chercheurs en IA.
Le deep learning et le Python
Python est un langage de programmation puissant pour la création d'IA. Il est également facile à apprendre et à utiliser, avec un riche écosystème de bibliothèques pour l'apprentissage profond. La communauté Python est vaste et active.
Les formes d'apprentissage classiques, lecture, relecture et prise de notes de manière intensive paraissent être les plus efficaces. Pareil pour l'éducation, nous pensons que l'enseignement classique, la présentation du cours puis la pratique d'exercice est la meilleure technique.
Le Machine Learning est une IA capable de s'adapter automatiquement avec une interférence humaine minimale, et le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning utilisant les réseaux de neurones pour mimer le processus d'apprentissage du cerveau humain.
L'homme, lauréat du prix Turing en 2019 avec Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, est considéré comme l'un des pères fondateurs du deep learning. Yann LeCun est aujourd'hui en charge de l'intelligence artificielle pour l'entreprise Facebook.
Basée sur l'apprentissage profond (deep learning), les machines sont capables de réaliser des tâches de plus en plus complexes comme conduire, apprendre et parler plusieurs langues, ou encore reconnaitre une écriture manuscrite.
Un modèle de machine-learning
Cette technologie se base sur des données textuelles provenant de listes de produits en ligne, telles que le nom de l'article, sa description, son prix et les dimensions de l'emballage. Pour son bon fonctionnement, les commentaires des clients sont primordiaux.
Il existe aussi des plateformes de développement d'IA qui permet aux utilisateurs de créer des modèles de l'IA sans avoir à écrire de code grâce à une interface visuelle drag-and-drop. Ces outils d'IA sont souvent utilisés par les développeurs et les scientifiques pour créer et tester des modèles.
Le Machine Learning se décline sous différents types de modèles, qui emploient chacun des techniques algorithmiques différentes. Selon la nature des données et le résultat souhaité, l'un de ces quatre modèles d'apprentissage peut être utilisé : supervisé, non supervisé, semi-supervisé ou par renforcement.
Le deep learning est utilisé dans le fonctionnement des voitures autonomes, afin de reconnaître un piéton, à l'aide de caméras et de capteurs, et permet l'identification de panneaux de signalisation.
Méthode centrée sur l'enseignant
Reconnue comme l'approche la plus conventionnelle, la méthodologie centrée sur l'enseignant repose sur l'idée que l'enseignant a la principale responsabilité dans l'environnement d'apprentissage. Les enseignants sont chargés de la classe et dirigent toutes les activités.
Les quatre stratégies cognitives d'exécution (évaluer, vérifier, produire, traduire) représentent une catégorisation des différentes actions ou procédures habituellement associées aux situations de performance, de production et d'exécution.
– 1er niveau : Les profils identités concernent l'attitude d'un élève en situation d'apprentissage. On peut définir 7 profils d'identités différents : le perfectionniste, l'intellectuel, le rebelle, le dynamique, l'aimable, l'émotionnel, l'enthousiaste.
L'école Freinet se caractérise par une pédagogie active, participative, car entièrement centrée sur l'enfant . C'est à dire, l'enfant découvre par lui-même la majorité de ce qu'il va apprendre. Plus généralement sa pédagogie repose sur le « tâtonnement expérimental ».
Python et Java sont tous deux des langages polyvalents dotés d'une grande collection de bibliothèques à des fins différentes. Si les deux sont relativement faciles à utiliser, la syntaxe simple de Python est plus facile à apprendre et à utiliser, alors que Java demande un peu plus de pratique.
Python est facile d'intégration à toute une série d'autres langages de programmation largement utilisés, tels que Ruby, C (en utilisant CPython), Java et PHP. Cela offre une flexibilité de premier ordre pour les projets web de complexité variable.
Quels sont les inconvénients de Python ? Malgré ses nombreux points forts, Python n'est pas adapté à toutes les tâches. Il s'agit d'un langage « de haut niveau ». Il n'est donc pas adéquat pour la programmation au niveau du système.