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Le deep learning

Le deep learning
Vous entendez parler du deep learning, mais vous n’en avez pas encore compris la profondeur ? Cette vidéo est faite pour vous ! Fidèle à mon habitude, voici la liste des choses essentielles, mais pourtant éliminées par manque de place et pour rester accessible au plus grand nombre. L’apprentissage non-supervisé Ma vidéo laisse penser que l’apprentissage automatique se limite aux cas où l’on cherche à prédire une sortie (Y) en fonction d’une ou plusieurs entrées (X). C’est ce qu’on appelle en termes techniques de l’apprentissage « supervisé »; où une des variables joue un rôle privilégié, puisqu’on cherche à la prédire. Il existe en réalité un autre grand domaine, l’apprentissage « non-supervisé », où d’une certaine manière toutes les variables sont mises sur un pied d’égalité au départ, et où la question n’est pas « peut-on prédire Y à partir de X ? Réseaux de neurones vs SVM Comme vous l’aurez compris, ma fascination est totale pour les modèles génératifs. Références WordPress: Related:  Deep learning, machine learning, prochaine révolution numériqueIntelligence artificielle

Machine learning et Deep learning : comment ça marche ? Vous vous intéressez à Google et plus précisément à son algorithme de classement ? Si oui, vous avez sûrement entendu parler ces derniers temps du machine learning ainsi que du deep learning. Alors, quelles sont ces nouvelles méthodes d’apprentissage automatique ? Quel va être l’impact de cette nouvelle approche sur le SEO ? À l’ère d’une forte montée en puissance de la big data et de l’intelligence artificielle, Google élargit son champ d’action et accède à de nouvelles données pour améliorer la pertinence de son algorithme. C’est en ce sens que l’univers du SEO subit l’une des plus grosses révolutions et transformations jamais subie depuis sa naissance, car l’algorithme de classement ne se basera plus uniquement sur un “portefeuille” de critères précis mais directement sur l’évolution perpétuelle de la qualité de l’expérience utilisateur. Définition du Machine learning Quel est l’impact du Machine Learning sur le SEO ? Définition du Deep learning Quel est l’avenir du Machine learning ?

Intelligence artificielle Intelligence artificielle L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine[1]. Les applications de l'IA comprennent notamment les moteurs de recherche, les systèmes de recommandation, l'aide au diagnostic médical, la compréhension du langage naturel, les voitures autonomes, les chatbots, les outils de génération d'images, les outils de prise de décision automatisée, les programmes compétitifs dans des jeux de stratégie et certains personnages non-joueurs de jeu vidéo[3]. Depuis l'apparition du concept, les finalités, les enjeux et le développement de l'IA suscitent de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes, que l'on retrouve dans les récits ou films de science-fiction, dans les essais philosophiques[4] ainsi que parmi des économistes. Avant les années 2000, d'autres définitions sont proches de celle de Minsky, mais varient sur deux points fondamentaux[7] : — Nick Bostrom

AlphaZero, le programme de Google, bat Stockfish à plates coutures Aujourd'hui, les échecs ont changé à tout jamais. Demain, peut-être le monde... Il y a un peu plus d'un an, AlphaGo créait la sensation en battant le numéro un mondial du jeu de Go. Cette fois, c'est le programme d'intelligence artificielle AlphaZero qui réalise l'exploit de battre du premier coup le programme d'échecs le mieux classé du monde. Stockfish, que de nombreux joueurs utilisent assidûment pour leur préparation, est le récent vainqueur du TCEC Championship 2016 et du Chess.com Computer Championship 2017. Petite précision : il n'a fallu que quatre heures à AlphaZero pour "apprendre" les échecs. En effet, les développeurs d'AlphaZero (membres de DeepMind, une filiale de Google), ont lancé leur programme sur une procédure d'"apprentissage automatique", et plus exactement d'apprentissage par renforcement. Le siège de Google à Londres. "C'est un exploit remarquable, mais on pouvait s'y attendre depuis la réussite d'AlphaGo." a-t-il reconnu. AlphaZero vs. AlphaZero vs.

Comment le « deep learning » révolutionne l'intelligence artificielle Cette technologie d'apprentissage, basée sur des réseaux de neurones artificiels, a complètement bouleversé le domaine de l'intelligence artificielle en moins de cinq ans. Le Monde.fr | • Mis à jour le | Par Morgane Tual « Je n'ai jamais vu une révolution aussi rapide. On est passé d'un système un peu obscur à un système utilisé par des millions de personnes en seulement deux ans. » Yann LeCun, un des pionniers du « deep learning », n'en revient toujours pas. Après une longue traversée du désert, « l'apprentissage profond », qu'il a contribué à inventer, est désormais la méthode phare de l'intelligence artificielle (IA). Toutes les grandes entreprises tech s'y mettent : Google, IBM, Microsoft, Amazon, Adobe, Yandex ou encore Baidu y investissent des fortunes. Qu'est-ce que c'est ? Pour comprendre le deep learning, il faut revenir sur l'apprentissage supervisé, une technique courante en IA, permettant aux machines d'apprendre. « Comment reconnaître une image de chat ? Et demain ?

Renouveau de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique - Académie des technologies Dans un rapport voté en assemblée plénière le 14 mars, l’Académie des technologies estime nécessaire de construire un « plan IA » à l’échelle européenne et nationale qui permette de renforcer les investissements dans les moyens de calcul et la recherche technologique. L’Académie recommande de soutenir et encourager une approche responsable de l’IA qui vise à développer simultanément les performances et l’acceptabilité éthique des algorithmes intelligents. Destiné à pénétrer la majorité des pratiques et des environnements, dans l’entreprise comme dans la société civile, l’IA représente un double enjeu — de compétitivité pour nos entreprises et de souveraineté nationale. L’IA et l’apprentissage automatique utilisent un large ensemble de méthodes et le premier mérite de ce rapport, qui s’adresse particulièrement aux entreprises, est d’expliquer comment celles-ci se complètent et peuvent s'enrichir mutuellement : quel est l’éventail des solutions possibles ?

Après le jeu de go, l’intelligence artificielle de Google DeepMind devient une virtuose des échecs Après avoir battu l’humain au jeu de go, la technologie de Google DeepMind a battu l’un des meilleurs programmes d’échecs. Après avoir battu à plates coutures les meilleurs humains au jeu de go, le programme d’intelligence artificielle développé par DeepMind, une entreprise de Google, vient d’accomplir une nouvelle performance. AlphaZero, dérivé du célèbre AlphaGo, s’est cette fois-ci essayé aux échecs, rapportent les chercheurs de DeepMind dans un article détaillant leurs travaux publié en ligne mardi 5 décembre. Et avec succès, puisqu’il est parvenu, en quelques heures d’entraînement seulement, à égaler Stockfish, souvent considéré comme le meilleur programme d’échecs. Quatre heures d’entraînement seulement Certes, les échecs ne sont plus un mystère depuis longtemps pour l’intelligence artificielle. AlphaGo, en revanche, a été initialement conçu pour le go, un jeu très différent des échecs. Les échecs japonais aussi « C’est la preuve que leur méthode est générale.

AlphaZero +28 =72 -0 contre Stockfish / Échecs et maths / Forum de mathématiques Bonjour Forum, Juste 1 avis et quelques liens pour ceux qui vivent dans une grotte et qui n'auraient pas vu passer l'ovni Déc.2017 C'est un coup de tonnerre dans le monde des échecs.Alphazero l'IA de Deep Mind (Google) ridiculise un des meilleurs programmes d'échecs au monde (Stockfish). En résumé on a le meilleur joueur humain d'échecs de tous les temps - Magnus Carlsen (2837 ELO - plus fort que Fisher, Kasparov, Karpov pour les plus connus ) - qui peut être considéré comme un débutant face à StockFish (~3300 ELO). Et maintenant Stockfish lui même passe pour un débutant face à AlphaZero (3700 ELO ? Tout ça avec juste les règles de base du jeu et quelques heures de parties contre lui même (tabula rasa, self-play, et algorithme de Monte-Carlo au lieu de alpha-beta).C'est complètement ouf ! Une bonne synthèse sur chess.com Les réactions des meilleurs joueurs actuels L'article sur arxiv Un article sur Futura Sciences Bonne lecture.

Intelligence artificielle : de l'importance des principes de vigilance et de loyauté des algorithmes pour "garder la main" La CNIL publie la synthèse du débat public organisé sur « les enjeux éthiques des algorithmes et de l’intelligence artificielle » . 3 000 personnes ont participé à 45 manifestations, avec pour objectif de donner des éléments de réponses à la question suivante : « comment permettre à l’Homme de garder la main ? ». La Présidente de la CNIL, Isabelle Falque-Pierrotin, a présenté ce rapport en présence du Secrétaire d’État chargé du Numérique, Mounir Mahjoubi, et du député chargé par le gouvernement d’une mission sur l’intelligence artificielle, Cédric Villani. Pourquoi ce rapport sur les enjeux éthiques des algorithmes Selon la Loi pour une République Numérique, la CNIL a pour mission de « mener une réflexion sur les questions éthiques et de société posées par les nouvelles technologies ». Les problématiques soulevées par l’intelligence artificielle 2 principes fondateurs pour réguler l’intelligence artificielle Un principe de loyauté des algorithmes Un principe de vigilance/réflexivité

20 février 2017 - Google DeepMind : une IA devient très méchante quand elle a peur de perdre Google DeepMind, le département Google dédié à l’intelligence artificielle, a eu la surprise de découvrir qu’une IA passe soudainement et spontanément d’une stratégie de coopération à une autre, extrêmement agressive, lorsqu’elle a peur de perdre. De quoi ne pas forcément nous rassurer sur le futur ! Lorsqu’ils ont fait leur découverte, les chercheurs de Google DeepMind s’intéressaient à savoir ce qui se passait lorsque l’on met deux IA en concurrence face à des ressources dans un jeu, et que celles-ci diminuent. Etonnamment, le jeu commence par de la coopération. Mais lorsque l’on arrive au bout de ces ressources, la stratégie de l’IA change soudainement et devient extrêmement méchante agressive. Les chercheurs ont créé pour les besoins de leur expérience un jeu rudimentaire qu’ils ont appelé Gathering (la rencontre). Mais dans la plupart des cas, dès que les ressources diminuaient, c’était la guerre. À lire également : Google créé une IA capable de parler presque aussi bien que nous

Intelligence artificielle : la complexe question de l'éthique Avec le développement des intelligences artificielles se posent de nombreuses questions sociétales. En particulier, comment définir une éthique de ce domaine ? Armen Khatchatourov, philosophe à Télécom École de Management et membre de la Chaire « Valeurs et politiques des informations personnelles » de l’IMT, observe et analyse avec attention les réponses proposées à cette question. L’une de ses principales préoccupations est de voir comment l’éthique tente d’être normée par un cadre législatif. Dans la course effrénée de l’intelligence artificielle menée par les GAFA, aux algorithmes toujours plus performants ou aux décisions automatisées toujours plus rapides, l’ingénierie est reine, car porteuse de la très convoitée innovation. En particulier, il étudie les aspects problématiques de l’encadrement législatif des IA. « Le risque c’est de perdre tout esprit critique » Armen Khatchatourov Éthique by design : les mêmes limites que la privacy by design ? L’éthique n’est pas un produit

19 octobre 2017 - En trois jours d'apprentissage autodidacte, AlphaGo a surpassé 2.500 ans de stratégies humaines La machine n’a (presque) plus besoin de l’humain. AlphaGo, le programme de la filiale de Google, Deepmind, qui avait secoué le monde de l’intelligence artificielle en battant le champion du monde de go Lee Sedol en 2016, a trouvé son maître : lui-même. La nouvelle version, baptisée AlphaGo Zero, a battu l’ancienne 100 à 0. La première version avait en effet été nourrie par plus de 100.000 parties humaines, afin de s’en inspirer pour découvrir la meilleure stratégie possible. Alors qu’il existe plus de combinaisons possibles au go que d’atomes dans l’univers, son rythme de progression donne le tourni : En trois heures, AlphaGo Zero atteint le niveau d’un humain débutant. Avec AlphaGo Zero, une nouvelle étape est franchie, dans la mesure où le logiciel, pour apprendre, n’est « plus contraint par les limites de la connaissance humaine », selon les concepteurs de DeepMind.

Cadre juridique appliqué à l’IA – blogintelligenceartificielle Comme évoqué dans la page précédente, l’intelligence artificielle va probablement égaler et même dépasser l’intelligence humaine, d’ici une trentaine d’années. Cette forme d’intelligence, qui serra présente sous forme de robots humanoïdes, entre autres, sera certaines autonome dans toutes ses activités comme un humain. Ces robots pourront donc se déplacer, agir et s’alimenter tout seul, et c’est là qu’intervient le droit. Ces machines deviendrons en quelques sortes des êtres à part entière (pourvu peut être même d’une conscience), libre de leurs actions grâce à leur capacité de mouvements et de penser. Tout ceci n’est pas sans rappeler le film I-Robot, ou autre film de science-fiction du même genre. Surviennent alors de multiples questions: un robots peut-il être responsables de ses actes? De plus, le transhumanisme se joindra aussi surement à ce nouvel ensemble. Le droit relatif à l’intelligence artificielle est pour l’instant assez restreint. Auteur: Teddy Pierson WordPress:

7 décembre 2017 - AlphaZero : l'IA de Google DeepMind devient imbattable aux échecs DeepMind, filiale de Google, a fait une nouvelle démonstration des performances de son programme d'intelligence artificielle. AlphaZero, une variante d'AlphaGo qui pratique l'apprentissage par renforcement, n'a mis que quatre heures en partant des règles de base pour vaincre le meilleur programme de jeux d'échecs actuel. Après avoir démontré l'implacable supériorité de son intelligence artificielle (IA) au jeu de go, DeepMind, filiale de Google, cherche désormais à rendre celle-ci plus généraliste. L'objectif est de créer une IA réussissant à accomplir des tâches complexes dans le monde réel avec un minimum de connaissances a priori. Pour cela, il faut que le programme puisse évoluer de manière autonome sans s'appuyer sur un apprentissage supervisé par des humains. Dans un nouvel article scientifique, DeepMind dévoile ainsi AlphaZero, qui reprend le principe de l'apprentissage autodidacte par renforcement dans une approche moins spécialisée. AlphaZero a battu Stockfish en quatre heures

Un rapport européen épingle les risques de l’intelligence artificielle L'intelligence artificielle va être un bouleversement important pour les travailleurs explique le Comité économique et social européen. Dans un rapport, il dévoile ses recommandations sur le sujet, avec un accent mis sur le côté social évidemment. Emplois, éthique, influence sur nos décisions et éducation sont autant de points abordés. Depuis plusieurs années, l'intelligence artificielle – au sens large du terme – connait des progressions fulgurantes dans de nombreux domaines. En 2017, les institutions françaises découvrent-elles l'Intelligence artificielle ? L'année 2017 semble être synonyme de réveil pour la France sur ces sujets, enfin diront certains. Il y a trois semaines, c'était au tour de l'Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques (OPECST), un organe d'information mixte entre l'Assemblée nationale et le Sénat, de faire le point sur l'intelligence artificielle, là encore avec une série de recommandations. Adapter l'éducation aux métiers du futur

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