Une fois que les machines ont acquis assez d'expérience grâce au deep learning, elles peuvent être utilisées pour des tâches spécifiques telles que conduire une voiture, détecter les mauvaises herbes dans un champ, détecter des maladies, inspecter des machines pour repérer les défaillances, etc.
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.
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.
Avantages des modèles de machine learning :
Par exemple, le machine learning dans les logiciels de cybersécurité peut surveiller et identifier en permanence les irrégularités dans le trafic réseau sans la moindre intervention de l'administrateur. Les résultats peuvent devenir plus précis avec le temps.
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.
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.
Facile à lire et à utiliser, même pour les débutants, Python est un langage de programmation informatique gratuit et open source populaire pour les applications d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur.
En général, deux principaux types d'algorithmes de machine learning sont utilisés aujourd'hui : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
Si l'on répète à l'envi qu'un volume important de données est l'une des clés de voûte du machine learning, en avoir trop n'aide pas forcément. Ce problème est en lien direct avec le précédent. En effet, la masse d'information n'indique pas leur qualité et leur pertinence au regard d'un cas d'usage spécifique.
Cette technologie de Machine Learning trouve de nombreuses applications : Facebook qui cherche à taguer les photos publiées sur son site, les équipes de sécurité pressées d'identifier un comportement fautif en temps réel et les voitures autonomes devant avoir une parfaite vue de la route, par exemple.
Avec l'avènement des fakes news et ses effets néfastes sur les réseaux sociaux, la diffusion de deepfake sur le web constitue donc une nouvelle menace technologique. Manipulation, désinformation, humiliation, diffamation... les dangers des deepfakes seront de plus en plus nombreux.
Yann Le Cun [ləkœ̃], né le 8 juillet 1960 à Soisy-sous-Montmorency, est un chercheur en intelligence artificielle et vision artificielle (robotique) français. Il est considéré comme l'un des inventeurs de l'apprentissage profond.
Pour revenir à ses origines, le deep learning est apparu en 1943 lorsque Warren McCulloch et Walter Pitts ont utilisé des mathématiques et des algorithmes pour créer un système informatique reproduisant les réseaux neuronaux. De petites avancées ont été réalisées dans les années 1950, 1960, 1970 et 1980.
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.
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.
Types d'apprentissage automatique. Il existe fondamentalement 4 types d'algorithmes d'apprentissage automatique : supervisé, semi-supervisé, non supervisé et renforcé.
Dans ce chapitre, je vous présente deux limites principales du machine learning : une limite théorique sur la capacité d'un algorithme à résoudre différentes tâches ; une limite pratique sur la capacité des ordinateurs à gérer la complexité des problèmes à traiter.
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.
En 1959, c'est l'informaticien américain Arthur Samuel qui utilise pour la première fois le terme « machine learning », pour son programme créé en 1952. Celui-ci est capable de jouer aux dames et d'apprendre au fur et à mesure de ses parties.
Dans le domaine du Machine Learning, 3 acteurs se partagent le podium. Il s'agit de Microsoft, IBM et Google. En effet, les 3 acteurs bénéficient de leur statut d'éditeur mondial ainsi que leur empreinte déjà faite dans les domaines du Cloud Computing et du Big Data.
En résumé L'objectif principal de l'Intelligence Artificielle est d'apporter l'intelligence humaine aux machines. Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA qui aide les ordinateurs à apprendre et à agir comme des humains tout en améliorant leur apprentissage autonome au fil du temps.
Pour les débutants, la meilleure façon d'apprendre le deep learning est d'apprendre les bases du machine learning. Vous pouvez ensuite passer aux réseaux neuronaux, qui sont un sous-ensemble de machine learning. Une fois que vous avez saisi les concepts des réseaux neuronaux, il est temps de passer à Python.
Sans surprise, Python reste en tête du classement des langages de programmation les plus populaires, établi par TIOBE, pour ce mois de septembre 2022.
La particularité de Malbolge est qu'il a été conçu pour être le langage de programmation le plus difficile et le plus exotique possible.