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.
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Cette technologie vise à apprendre aux machines à tirer des enseignements des données et à s'améliorer avec l'expérience, au lieu d'être explicitement programmées pour le faire.
L'IA est le concept plus large qui permet à une machine ou à un système de détecter, de raisonner, d'agir ou de s'adapter comme un humain. Le ML est une application d'IA qui permet aux machines d'extraire des connaissances à partir de données et d'en tirer des enseignements de manière autonome.
Son objectif est de donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être spécifiquement programmés sur les résultats à fournir. Les algorithmes utilisés par le machine learning aident l'ordinateur à apprendre à reconnaître les choses.
Il est souvent expliqué que la différence entre Machine Learning et Deep Learning réside dans le fait que les algorithmes de Machine Learning vont traiter des données quantitatives et structurées (des valeurs numériques), lorsque ceux de Deep Learning traiteront des données non-structurées, comme le son, le texte, l' ...
Définition détaillée du Machine Learning
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Cette technologie vise à apprendre aux machines à tirer des enseignements des données et à s'améliorer avec l'expérience, au lieu d'être explicitement programmées pour le faire.
Deep Learning : définition. Le Deep Learning (ou « apprentissage profond ») est un sous-domaine du Machine Learning, lui-même faisant partie de la grande famille de l'intelligence artificielle. Il correspond à toutes les techniques de réseaux de neurones artificiels.
Traitement d'images. 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.
Le Machine Learning est massivement utilisé pour la Data Science et l'analyse de données. Il permet de développer, de tester et d'appliquer des algorithmes d'analyse prédictive sur différents types de données afin de prédire le futur.
Le machine learning, spécialité de l'intelligence artificielle, est le domaine de la science informatique qui a pour objectif d'analyser et d'interpréter des modèles et des structures de données afin de permettre l'apprentissage, le raisonnement et la prise de décision sans interaction humaine.
Amélioration de l'intelligence artificielle : ANI, AGI et ASI. Il existe trois types d'IA : l'intelligence artificielle étroite (ANI), l'intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).
Selon ce système de classification, il existe quatre types d'IA ou de systèmes basés sur l'IA : les machines réactives, les machines à mémoire restreinte, la théorie de l'esprit et l'IA auto-explicative.
Une intelligence artificielle peut fonctionner grâce à l'addition de 3 grands facteurs: une vaste quantité de data ; une puissance informatique extraordinaire, notamment grâce au cloud ; et des algorithmes révolutionnaires, basés sur le deep-learning.
En général, deux principaux types d'algorithmes de machine learning sont utilisés aujourd'hui : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. La différence entre les deux se définit par la méthode employée pour traiter les données afin de faire des prédictions.
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.
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.
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.
Un Pc portable Intel Core i7 est à privilégier. De même qu'il est préférable d'opter pour quatre cœurs plutôt que pour deux. L'Intel Core i3 n'étant pas assez performant, il est à bannir. Un Intel Core i5 Quad Core peut cependant faire l'affaire.
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.
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.
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.
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.
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.
Machine Learning — Coursera
Il s'agit donc d'un cours idéal pour les parfaits débutants, puisqu'Octave vous permettra d'acquérir rapidement les bases du Machine Learning. Ce cours est intuitif et équilibré, et vous n'aurez pas nécessairement besoin de connaissances mathématiques approfondies pour le suivre.
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.