Quels sont les différents types d'apprentissage en machine learning ?
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.
Comment s'appelle le processus d'apprentissage de l'IA ?
Le Deep-Learning fait partie du domaine de l'Intelligence Artificielle (IA). C'est un ensemble de techniques que les ingénieurs utilisent pour faire des prédictions à partir d'un jeu de données. Afin de pouvoir faire des prédictions correctes, l'ordinateur doit apprendre d'où le terme "learning" en anglais.
Quels sont 3 des principaux acteurs dans le domaine du machine learning ?
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.
– 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.
Quelles sont les compétences à acquérir pour interagir avec des IA ?
Pour travailler dans l'IA, des compétences en analyse métier sont également requises. Parmi ces compétences, on compte le réengineering de process, l'analyse de rentabilisation, les méthodes agile et DevOps, ou encore la sélection de vendeur.
L'IA permet des gains substantiels de compétitivité ou de productivité dans tous les secteurs de l'économie et dans les services publics. La science des données, l'apprentissage machine et la robotique forment ainsi la matrice de la « 4e révolution industrielle ».
Traditionnellement, les outils pédagogiques comprennent des éléments tels que les feuilles de travail, les manuels, les documents à distribuer et les modèles que les enseignants fabriquent.
Quels sont les différents types de données utilisées dans les modèles d'IA ?
L'IA, le pouvoir de prédiction de la donnée
Bien que les définitions des "Big data" puissent légèrement varier, toutes reposent sur des ensembles de données très divers, comprenant les données structurées, semi-structurées et non structurées. Leurs volumes vont des téraoctets aux zettaoctets.
LLM (Large Language Model) : fait référence à des modèles tels que le GPT-3 développé par OpenAI. Conçus pour ingérer et générer du texte, ils utilisent des réseaux de neurones afin d'analyser les structures et les règles linguistiques.
Quelle est la plus grande intelligence artificielle du monde ?
Le GTP-3 a été décrit comme la percée la plus importante et la plus utile en matière d'intelligence artificielle depuis des années. Il semble être – bien qu'il soit encore dans sa version bêta – le modèle d'intelligence artificielle le plus puissant actuellement disponible.
Quelles sont les 4 dimensions de l'apprentissage moteur ?
Les approches basées sur les théories de l'apprentissage moteur tiennent habituellement compte de quatre variables principales: les étapes d'apprentissage, le type de tâche à réaliser, la pratique et le feedback.
Quelles sont les deux approches initiales de l'IA ?
Dans le domaine de l'IA, il existe deux grandes familles : d'un côté l'approche statistique (parfois aussi appelée probabiliste), et de l'autre l'approche déterministe.
Quels sont les principes de fonctionnement de l'IA ?
Un véhicule autonome reçoit des données visuelles par l'intermédiaire de caméras, mais s'appuie aussi sur des radars et différentes technologies de détection afin de reconnaître ce qui se passe dans son environnement. En même temps, il reçoit et surveille en permanence les données de suivi de son fonctionnement.