This Robot Uses Machine Learning to Take Care of Absent-Minded Humans. There are all kinds of apps that will remind you to do things, which is great, if you remember to ask them to remind you to do things.
At ICRA yesterday, researchers from Cornell and Stanford presented a project called Watch-Bot, which can independently learn your household activity patterns to provide you with helpful reminders. If you leave the milk out, or forget to turn a monitor off, or leave food in the microwave, the robot will figure out on its own that you forgot to do something and then gently remind you. With lasers. Watch-Bot consists of a 3D sensor (a Kinect, in this case), a camera that can pan and tilt, a laptop, and a laser pointer. The robot was set up in a kitchen and an office, and spent a week watching people go about their business. During testing, Watch-Bot was able to tell when humans forgot to do something (and successfully remind them) about 60 percent of the time. It’s important to note that, fundamentally, the robot has no idea what’s going on here.
Machine Learning : vers un enrichissement de la pensée ? L'avenir ne pourra pas se passer de l'intelligence artificielle.
Cet « enrichissement de la pensée » n'est pas une anticipation, mais la preuve que le feu du savoir est inextinguible. Maintenant, il faut apprendre à la maîtriser. Avec l’intelligence artificielle l’homme se lance un défi à lui même – Entreprises Numériques. L’affrontement entre AlphaGo et le champion mondial du jeu de go a mis en lumière les technologies d’intelligence artificielle et tout particulièrement le Deep Learning.
La victoire de la machine sur l’homme semble étonner. Pourtant il y a longtemps que l’homme construit des machines qui lui servent à décupler ses capacités physiques et intellectuelles et personne ne s’étonne qu’on ne puisse pas courir plus vite qu’une voiture ou calculer plus vite qu’une calculatrice. L’intelligence artificielle est déjà partout. La médiatisation du deep learning autour de cette compétition de jeu de go ne doit pas nous faire oublier que ces systèmes d’auto apprentissage (machine learning), dont le deep learning est un des aspects les plus poussés, sont déjà très présents dans notre quotidien.
L’intelligence artificielle est avant tout du code informatique et des algorithmes. Le Machine Learning : une menace pour la programmation informatique ? Pourriez-vous passer votre journée à enseigner à une machine à mieux faire son travail ?
Dans un futur où l'automatisation est amenée à se développer, avec plusieurs pétaoctets de données à traduire en informations exploitables, le rôle de l'homme et celui de la machine vont devenir de plus en plus distincts. Celui qui se dessine pour les hommes sera d’améliorer les systèmes d'apprentissage automatique. Avec l'aide des humains, l'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais, ndlr) annonce la fin de la programmation informatique telle que nous la connaissons. L'IA Watson d'IBM fait danser le robot Nao - Tech. Vidéo : L’IA Watson d’IBM fait danser le robot Nao Corentin Durand - - Tech Depuis son apparition fracassante au jeu Jeopardy, le système d'intelligence artificielle conçu par IBM, Watson, continue de s'améliorer.
Dernièrement, il s'est invité dans les robots d'Aldebaran pour les faire danser. L’intelligence artificielle est à la mode. Qu’il s’agisse de la victoire spectaculaire d’AlphaGo au jeu de go ou des dérapages de Tay au grand dam de Microsoft, les médias s’intéressent de plus en plus à cette discipline scientifique. Dernière opération de communication en date, celle consistant à mettre en avant un robot Nao d’Aldebaran propulsé par Watson pour démontrer ses capacités sociales.
Ce n’est pas la première fois que des spectacles de robots dansants sont donnés. Une IA peut-elle supprimer des emplois ? Google fait la danse du machine-learning aux entreprises, Cloud computing. Cloud : Google avance ses pions dans le machine learning. Google Cloud Machine Learning : de l'apprentissage automatique à la prédiction. Google lance une preview de sa Cloud Machine Learning.
Comme son nom l'indique, il s'agit d'un service d'apprentissage automatisé qui propose des prédictions en fonction des données dont il dispose. Apprentissage automatique et accès à des API préentrainées. Machine Learning: What it is and why it matters. 2.2 ApprentissageNonSupervise. Machine Learning: What it is and why it matters. Le « machine learning » – quand les données remplacent les algorithmes. Qu'est ce que le "machine learning" (apprentissage automatique) ?
Pourquoi ce domaine est-il aujourd'hui en plein essor, quelles sont ses principaux domaines d'applications ? ⚡Présentation "Apprentissage (I) Mirta B. Gordon Laboratoire Leibniz-IMAG Grenoble Dynamique des systèmes complexes et applications aux SHS : modèles, concepts méthodes." Démystifions le machine learning avec spark par David Martin pour le… Ia project Apprentissage Automatique. Apprentissage Automatique et moteurs de recherche. A Tour of Machine Learning Algorithms. Types of machine learning algorithms. Cours biais apprentissage automatique. Apprentissage automatique : les réseaux de neurones. Comment l'homme fait-il pour raisonner, parler, calculer, apprendre, ...?
Comment s'y prendre pour créer une ou de l'intelligence artificielle ? Deux types d'approches ont été essentiellement explorées : procéder d'abord à l'analyse logique des tâches relevant de la cognition humaine et tenter de les reconstituer par programme. C'est cette approche qui a été privilégiée par l'Intelligence Artificielle et la psychologie cognitive classiques. Cette démarche est étiquetée sous le nom de cognitivisme.
Puisque la pensée est produite par le cerveau ou en est une propriété, commencer par étudier comment celui-ci fonctionne. La physiologie du cerveau montre que celui-ci est constitué de cellules (les neurones) interconnectées. Apprentissage automatique et réseaux de neurones. Au cours des dernières décennies, de nombreux progrès ont été fait dans le domaine de l’IA.
Pourtant, il est toujours impossible, même pour la meilleure machine, de s’adapter à son environnement physique et social comme le ferait un enfant d’un an. La différence est évidente : lorsqu’un ordinateur est programmé pour réaliser des tâches prédéfinies, un bébé ne s’impose aucune contrainte dans sa technique d’apprentissage et décide lui-même de son terrain d’exploration. Il maitrise donc les situations d’apprentissage et développe ses propres représentations du milieu dans lequel il vit. Cette simple analyse est à la base d’une réflexion d’Alan Turing qui aurait dû guider les recherches en matière d’IA des 50 dernières années : plutôt que d’essayer de reproduire le fonctionnement du cerveau d’un adulte, nous devrions commencer par étudier la méthode d’apprentissage employée par les enfants. Domaine d'application de l'apprentissage automatique (1) [Tribune] Digitalisation, internet des objets, machine learning : les technologies de l'entreprise de demain.
Le machine learning pour détecter les tweets en état d’ébriété. La réalité dépasse souvent la fiction dans le domaine de l’IT.
Dans le film « Les stagiaires », les protagonistes envisageaient de créer une application pour des fêtards capable de mesurer leurs capacités de réaction et de réflexion, après des soirées trop arrosées. Nabil Hossain et d’autres étudiants de l’Université de Rochester se sont un peu inspirés du film en se focalisant sur Twitter. L’objectif est de créer méthode basée sur le machine learning capable de repérer les syndromes d’alcoolémie avancée dans les tweets, ainsi que l’activité géographique des buveurs via la géolocalisation. Les étudiants ont commencé à collecter des informations au début de l’année 2014 jusqu’en juillet dans les villes de New York et du comté de Monroe (dont fait partie Rochester). De ce jeu de données, ils ont filtré les tweets comprenant des références à l’alcool comme ivre, bière, whisky, fête, etc. Dans le même temps, ils ont géotaggés plus de 11 000 tweets en lien avec l’alcool.
Quand le machine learning bouleverse les schémas classiques des réseaux de distribution. La prévision de la demande et l’optimisation des approvisionnements font partie des grands challenges actuels pour les marques et les enseignes. Et, selon le rapport Gartner, la précision des prévisions et la variabilité de la demande sont les obstacles les plus fréquemment cités par les retailers pour atteindre leurs objectifs et assurer un niveau de service optimal.
Les 3 fondamentaux de la planification de la demandeLe rapport précise également que la planification de la demande doit intégrer trois éléments essentiels :. la capacité à prévoir la demande hors contraintes. En fonction des historiques de vente, quel volume d’articles peut être vendu sur différents canaux au cours d’une période définie ?. La capacité à déterminer la demande en tenant compte des cntraintes liées au réseau de points de vente : Comment, quand et où livrer les magasins et optimiser les stocks auplus proche de la demande ? . la faible intervention humaine nécessaire pour la maintenance, AlphaGo: using machine learning to master the ancient game of Go. What are some interesting possible applications of machine learning? Pour éviter les crimes, la Gendarmerie combine analytique et big data. « L’analyse ne repose que sur les données et dans les réponses qu’on va fournir on trouve des cartographies avec les bassins de délinquance », a relevé le colonel Patrick Perrot lors de sa présentation à CIF de Cergy Pontoise.
(crédit : LMI) Comme ses homologues européens et américains, la Gendarmerie Nationale a pris le train de l'analyse prédictive en développant ses propres outils, non pas pour anticiper les délits comme dans certaines séries US mais pour éviter que des faits ne se commettent. En France comme à l’étranger (PredPol aux États-Unis), les services de police et de gendarmerie disposent d’une énorme masse de données statistiques sur les crimes, complétée par des sources issues de l’open data et du big data.
Et comme dans les entreprises, l’exploitation des données (analyse, exploration et visualisation) passe par des solutions décisionnelles avec un zeste de prédictif, les fameux outils dits de prédiction spatio-temporelle. Eviter les affrontements de supporters. Emploi : la peur de la grande substitution. How Machine Learning is Changing SEO. Right now, all across the world, thousands of SEOs are busy working on link profiles, canonicalization, robots.txt, meta tags, H1 optimization, and a host of other SEO tasks. But every one of these SEOs is going to experience a major shift in the industry.
This major SEO shift won’t show up on Moz’s algorithm tracker. It probably won’t impact search rankings. And it may not make headlines like the mobile update did. L'intelligence artificielle de Google en partie libérée. Sous licence Apache 2, Google met à disposition TensorFlow. Cette bibliothèque logicielle est présentée comme la seconde génération de son système de machine learning. Il a pris la suite de DistBelief et serait cinq fois plus rapide de ce dernier. Des noms pourtant obscurs pour le grand public. L'infrastructure d'apprentissage automatique DistBelief a été développée en 2011 et a permis de construire des réseaux de neurones à l'échelle de centres de données.
Comment le "machine learning" peut révolutionner la distribution. How machine learning will affect your business. Machine learning techniques may have been used for years, but recently there has been an explosion in their applications. In fact, in a recent Q3 earnings call, Google CEO Sundar Pichai said “Machine learning is a core, transformative way by which we’re re-thinking how we’re doing everything.” And they’re far from the only business making that claim. Privacy igert. Intelligence artificielle : Google veut tout repenser autour du « machine learning » 65 Partages Partager Tweet. Machine Learning & Deep Neural Networks Explained - #NatAndLo Ep 7. What is machine learning.
M.a.r.c. / flickr Technology is all about progress: We build tools to make life easier and learn how to improve those tools over time. But in the past couple of decades, technology has improved dramatically thanks to the internet and the proliferation of internet-enabled devices, which have allowed us to create and build upon ideas at an incredible clip. Now, the next big frontier is to teach our technologies to learn and improve on their own. SnapDragon : le machine learning dans les caméras de sécurité. La perte de gros contrats avec la puce haut de gamme SnapDragon 810, dont les premières versions étaient sujettes aux surchauffes, a porté un sérieux coup à l'activité du groupe Qualcomm, entraînant une vague de licenciements et une restructuration.
Depuis, le géant américain se cherche de nouvelles opportunités pour proposer son SoC SnapDragon. L'entreprise s'est tournée vers le secteur naissant des drones il y a quelques mois avec la plate-forme SnapDragon Flight qui espère devenir une référence dans la conception de drones en apportant son savoir-faire et en faisant diminuer les prix moyens. Dnas un nouvel effort pour se créer des marchés, Qualcomm annonce une plate-forme de référence cette fois destinée à la conception de caméras de sécurité intelligentes avec des capacités d'analyse et de traitement des flux audio et vidéo.
RankBrain : du Machine Learning dans Google Search. Toujours soucieux d'améliorer la pertinence de ses résultats, Google a intégré le Machine Learning dans son moteur de recherche. Greg Corrado, de Mountain View, a donnée une interview à Bloomberg dans laquelle il nous apprend que l'intelligence artificielle est désormais de la partie lorsqu'il s'agit d'analyser une requête. Cette fonctionnalité s'appelle RankBrain. Google veut inclure le Machine-Learning dans TOUS ses produits. Google 'smart reply' will suggest answers for your emails - BBC Newsbeat.