Algorithme deep learning qui rêve?
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Pourrions-nous un jour avoir un algorithme de machine learning qui pourrait prédire et analyser nos rêves ? Les défis des rêves Les rêves présentent une variété de défis pour les chercheurs en IA : Compréhension scientifique Malgré des années de collaboration entre biologistes, psychologues et autres professionnels scientifiques pour mieux comprendre les rêves, il y a encore beaucoup de choses que nous ne comprenons pas.
Certaines théories prétendent que les rêves sont statiques au hasard dans le cerveau, tandis que d’autres les décrivent comme une sorte de simulateur pour nous préparer à la vie éveillée, et d’autres encore les voient comme un moyen de nous aider à consolider et à stocker des souvenirs à long terme. Sans cette compréhension de base, il est difficile d’élaborer une solution qui puisse les sonder et les disséquer.
Écart individuel Tous les gens ne rêvent pas de la même façon.
Étiquettes : comportements, conversion, intelligence collective L’intelligence artificielle fascine autant qu’elle inquiète le monde du marketing. Décryptage aux frontières du réel. La tendance au développement de l’intelligence artificielle se confirme et poursuit son accélération en ce début d’année. Dernier né, le deep learning – comprenez l’apprentissage profond – qui révolutionne non seulement le monde des sciences cognitives et de la robotique mais aussi celui du marketing.
Le deep learning: un apprentissage profond numérisé Actuellement, le deep learning est déjà utilisé pour la reconnaissance vocale, le traitement automatique du langage naturel ou le traitement des images.
Il fait également de plus en plus parler de lui chez Google avec la toute récente nomination du nouveau Head of Google Search, John Giannandrea, spécialiste RankBrain: la partie de l’algorithme qui utilise l’IA pour travailler sur l’interprétation de nouveaux types de requêtes. Le deep learning repose sur le concept d’un réseau de neurones artificiels entrainés et éduqués à imiter les réflexes du cerveau humain.
L’entreprise peut donc personnaliser son service le plus précisément possible.Tant d’avantages que nous pouvons trouver aux algorithmes de prédictions, qu’en est-il des inconvénients ?Les limitesEn utilisant les données géologique et satellites d’un territoire, l’intelligence artificielle est aujourd’hui capable de prévoir des évènements tels que les séismes et les inondations.
Elles sont souvent associées à des capteurs ce qui permet une complémentarité.On a assisté à des utilisations de l’IA par les banques ou les assurances à des fins arbitraires.
L’IA est produite sur des données d’entraînement lorsqu’elle est utilisée, en situation réelle on assiste parfois à un décalage.
À quoi rêvent les algorithmes, Nos vies à l’heure des big data, Dominique Cardon, La république des idées – Seuil, Octobre 2015. Sociologue spécialisé dans le numérique et Internet, Dominique Cardon nous propose de revenir sur les algorithmes, dans son livre À quoi rêvent les algorithmes, Nos vies à l’heure des big data.
NDR : Le terme d’algorithme utilisé par l’auteur est à la fois plus large et plus étroit que celui utilisé par les informaticiens. Pour distinguer les usages, algorithme sera marqué en italique lorsqu’il s’entend selon la définition de Dominique Cardon.
La place prise par l’informatique et le calcul dans l’organisation de nos sociétés est une question importante et l’auteur montre la nécessité de réfléchir aux nouveaux usages et possibilités liés aux algorithmes. Le travail de Dominique Cardon apparaît à la fois d’une grande nécessité, et souffrant de plusieurs défauts.
Mais la partie ne fait pas le tout. Le livre À quoi rêvent les algorithmes pourrait laisser croire que l’analyse proposée vaut pour toute l’informatique, ce qui n’est pas le cas. Ici il s’agit de discuter d’une partie très spécifique relative aux usages de l’informatique, de plus en la réduisant aux interactions sur Internet. Un livre aussi ambitieux ne devrait pas alimenter cette ambiguïté. L’informatique n’est pas Internet.
C’est une science. Et elle ne se réduit pas à la science des usages ou de la donnée.
Le Deep Reinforcement Learning, un futur technologique qui a déjà commencéDRL.
Si ces nouveaux modèles ont émergé ces 10 dernières années, c’est parce que le big data a explosé avec les réseaux sociaux, l’internet des objets ou l’industrie 4.0. Il s’agit d’un point fondamental, car le deep learning est gourmand en données. Ensuite, l’amélioration des capacités de calcul et le cloud ont permis de rendre ses résultats de plus en plus fins et pertinents.
L’un s’active s’il s’agit d’un chien, l’autre s’il s’agit d’un chat et le troisième, s’il ne s’agit ni de l’un ni de l’autre. On utilise le deep learning pour trois grandes catégories d’actions : Les tâches cognitives Les traducteurs automatiques qui travaillent à partir de langage naturel, les algorithmes de reconnaissance d’images ou de son… reposent tous sur des outils de deep learning.
On les retrouve dans de très nombreux outils professionnels ou du quotidien. Par exemple, un logisticien peut utiliser une application qui compte les colis dans un local, grâce à la reconnaissance d’image.