Après l’intelligence artificielle, l’intelligence « étendue »
Intervenant dans un débat en ligne du New York Times autour des enjeux de l’IA, Joi Ito (@joi), le directeur du Media Lab du MIT, expliquait que même très bien intentionné, l’usage des technologies peut mal tourner. « La majeure partie de la recherche en IA se concentre sur l’apprentissage profond : des ingénieurs « entraînent » des machines pour augmenter l’intelligence collective de nos gouvernements, de nos marchés et de nos sociétés ». Pour lui, plus que d’intelligence artificielle (IA), on devrait parler d’intelligence étendue (IE) pour évoquer cette forme appelée à devenir dominante de l’IA. Les algorithmes qui façonnent l’IE sont entraînés par des humains et peuvent de ce fait propager les mêmes biais qui ruinent la société, les perpétuant sous couvert de « machines intelligentes », à l’image des biais qui affectent les systèmes de police prédictive. Joi Ito dresse un constat d’échec. Devons-nous nous adapter à l’évolution technologique ? Mais pouvons-nous vraiment nous adapter ?
La vraie différence entre Machine Learning & Deep Learning
Le feature extraction dans le Machine Learning Une définition du Machine Learning ? En Machine Learning classique, lorsque vous travaillez sur un cas tel que la prédiction d’achat (savoir si mon prospect va acheter ou non ce produit), le Data Scientist va lui même faire un choix, et extraire la donnée qui va influer sur la prédiction : les variables. En l’occurence pour notre exemple sur l’achat, nos variables pourraient être l’âge de la personne, son sexe, son revenu etc.
Intelligence artificielle - IA - AI
Interview : comment est née l'intelligence artificielle ? L’intelligence artificielle vise à mimer le fonctionnement du cerveau humain, ou du moins sa logique lorsqu’il s’agit de prendre des décisions. Jean-Claude Heudin, directeur du laboratoire de recherche de l’IIM (Institut de l’Internet et du multimédia), nous explique l'origine de ces recherches. L'intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) consiste à mettre en œuvre un certain nombre de techniques visant à permettre aux machines d'imiter une forme d'intelligence réelle. L'IA se retrouve implémentée dans un nombre grandissant de domaines d'application. La notion voit le jour dans les années 1950 grâce au mathématicien Alan Turing.
Machine learning : comprendre les réseaux de neurones
Dans la partie précédente de notre série sur le Machine Learning, nous avons vu les principales régressions (linéaire, logistique etc). Dans cette partie, nous allons nous focaliser sur les Réseaux de Neurones. La philosophie de ce guide reste intacte, c’ est à dire rendre le contenu accessible au plus grand nombre de personnes. Que sont les réseaux de neurones ?
Three things you need to know about machine learning
Machine learning is all the rage, and major improvements in infrastructure, data storage, and cloud adoption have led to growing interest in the space. Many consumer-facing advancements reside within Google and Facebook, but other companies are investing in the field as well. However, given all the excitement around machine learning, it’s important to understand some of the nuances and mechanics of what machine learning is and how it works. As an investor at Redpoint Ventures, I have the privilege of learning from people and companies on the cutting edge of this technology. So, what is machine learning and artificial intelligence?
Recurrent Neural Networks Explanation
Today, different Machine Learning techniques are used to handle different types of data. One of the most difficult types of data to handle and the forecast is sequential data. Sequential data is different from other types of data in the sense that while all the features of a typical dataset can be assumed to be order-independent, this cannot be assumed for a sequential dataset.
Les deux écoles: cerveaux biologiques VS intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) n'est pas un programme informatique banal: elle s'éduque plus qu'elle ne se programme. Des techniques, comme le deep learning, permettent à un programme d'apprendre à se représenter le monde grâce à un réseau de centaines de millions de "neurones virtuels", ce qui le rapproche un peu de notre cerveau. Mais, contrairement à un enfant, l'IA a besoin de beaucoup d'exemples pour apprendre: pour reconnaître des objets, par exemple, il lui faut voir des millions de photos.
20 Deep Learning Applications in 2021 Across Industries
A few years ago, we would’ve never imagined deep learning applications to bring us self driving cars and virtual assistants like Alexa, Siri and Google Assistant. But today, these creations are part of our everyday life. Deep Learning continues to fascinate us with its endless possibilities such as fraud detection and pixel restoration. Taking up a free online course can help you learn the key concepts required to build your deep learning career. To learn more about Deep Learning, check out the Introduction to Deep Learning Free Online Course on Great Learning Academy. This free deep learning course has been designed to teach beginners the basic concepts required to enter the field.
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Voici une interview (vidéo en fin d’article) de la startup Blix, pour nous expliquer ce qu’est le Deep Learning. Elle s’appuie en effet sur le Deep Learning pour faire de l’analyse de sentiment online et connaître en temps réel l’état de la réputation d’une marque. Ainsi, elle est en mesure de quantifier le retour sur investissements d’une campagne de communication; en fonction des articles de presse et commentaires des internautes ayant été publiés. ► Le Deep Learning, c’est quoi ?
Identité numérique - WikiNotions
Caractéristiques Niveau débutant Contient des caractéristiques Définit un individu Dépend des éléments publiés sur Internet Niveau avancé Contient des caractéristiques Définit un individu Construit la réputation d'un individu Regroupe des traces numériques Est construite par l'individu Est construite par autrui Est fluctuante Définitions
Experquiz. Un outil expert pour gérer et mesurer les connaissances – Les Outils Tice
Experquiz est un outil TICE dédié à la mesure et à la gestion des connaissances à travers des questionnaires interactifs faciles à élaborer qui vous surprendront par leur simplicité à mettre en œuvre et leur efficacité. Experquiz va même au delà en vous permettant de créer de véritables modules d’elearning et des parcours de formation. Experquiz s’adresse aussi bien aux écoles, lycées et universités qu’aux centres de formation ou encore aux entreprises apprenantes qui souhaitent mettre en place des parcours d’apprentissage en autoformation pour leurs salariés. Qui peut le plus peut le moins dit-on, Experquiz est bâtie pour répondre aux systèmes d’évaluation les plus exigeants, la solution pourra donc s’adapter à tous les terrains et à tous les besoins. Experquiz fait beaucoup mieux qu’un simple générateur de quiz.
Comprendre l'apprentissage pour enseigner
Nous partirons de l’un de nos principes : Enseigner, c’est mettre en place des situations (des dispositifs, des situations-problèmes, des activités … et pourquoi pas un bon exposé de synthèse) dans lesquelles l’étudiant(e) pourra apprendre. Ce « pourra » marque son intentionalité et une certaine indétermination. Nous nous baserons aussi sur une vidéo » Teaching teaching & Understanding understanding » qui tout à la fois inspire et illustre notre propos. « Teaching Teaching & Understanding Understanding » is an award-winning film about university and tertiary teaching generally. We follow Susan and Robert in their studies.
