Oui, vous pouvez créer votre propre IA, et c’est plus simple que vous ne le pensez (Tuto Vidéo)

Si vous débutez dans le monde de l’intelligence artificielle (IA), alors Python est un excellent langage à apprendre car la plupart des outils sont construits à l’aide de celui-ci. L’apprentissage en profondeur est une technique utilisée pour faire des prédictions à l’aide de données, et il s’appuie fortement sur les réseaux de neurones . Aujourd’hui, vous apprendrez à créer un réseau de neurones à partir de zéro.

Dans un environnement de production, vous utiliseriez un cadre d’apprentissage en profondeur comme TensorFlow ou PyTorch au lieu de créer votre propre réseau de neurones. Cela dit, il est utile d’avoir une certaine connaissance du fonctionnement des réseaux de neurones, car vous pouvez l’utiliser pour mieux concevoir vos modèles d’apprentissage en profondeur.

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Présentation de l’intelligence artificielle

En termes simples, l’objectif de l’utilisation de l’IA est de faire en sorte que les ordinateurs pensent comme les humains. Cela peut sembler quelque chose de nouveau, mais le domaine est né dans les années 1950.

Imaginez que vous ayez besoin d’écrire un programme Python qui utilise l’IA pour résoudre un problème de sudoku . Une façon d’y parvenir est d’écrire des instructions conditionnelles et de vérifier les contraintes pour voir si vous pouvez placer un nombre à chaque position. Eh bien, ce script Python est déjà une application de l’IA car vous avez programmé un ordinateur pour résoudre un problème !

L’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage en profondeur (DL) sont également des approches de résolution de problèmes. La différence entre ces techniques et un script Python est que ML et DL utilisent des données de formation au lieu de règles codées en dur, mais toutes peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes à l’aide de l’IA. Dans les sections suivantes, vous en apprendrez plus sur ce qui différencie ces deux techniques.

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Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est une technique dans laquelle vous entraînez le système à résoudre un problème au lieu de programmer explicitement les règles. Pour en revenir à l’exemple de sudoku de la section précédente, pour résoudre le problème à l’aide de l’apprentissage automatique, vous devez collecter des données à partir de jeux de sudoku résolus et entraîner un modèle statistique . Les modèles statistiques sont des moyens mathématiquement formalisés d’approximer le comportement d’un phénomène.

Une tâche courante d’apprentissage automatique est l’apprentissage supervisé , dans lequel vous disposez d’un ensemble de données avec des entrées et des sorties connues. La tâche consiste à utiliser cet ensemble de données pour former un modèle qui prédit les sorties correctes en fonction des entrées.

L’objectif des tâches d’apprentissage supervisé est de faire des prédictions pour de nouvelles données inédites. Pour ce faire, vous supposez que ces données invisibles suivent une distribution de probabilité similaire à la distribution de l’ensemble de données d’apprentissage. Si, à l’avenir, cette distribution change, vous devez réentraîner votre modèle à l’aide du nouvel ensemble de données d’entraînement.

Réseaux de neurones : principaux concepts

Un réseau de neurones est un système qui apprend à faire des prédictions en suivant ces étapes :

  1. Prendre les données d’entrée
  2. Faire une prédiction
  3. Comparer la prédiction à la sortie souhaitée
  4. Ajuster son état interne pour prédire correctement la prochaine fois

Les vecteurs , les couches et la régression linéaire sont quelques-uns des éléments constitutifs des réseaux de neurones. Les données sont stockées sous forme de vecteurs, et avec Python, vous stockez ces vecteurs dans des tableaux . Chaque couche transforme les données provenant de la couche précédente. Vous pouvez considérer chaque couche comme une étape d’ingénierie de caractéristiques, car chaque couche extrait une représentation des données fournies précédemment.

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Une chose intéressante à propos des couches de réseau de neurones est que les mêmes calculs peuvent extraire des informations de n’importe quel type de données. Cela signifie que peu importe que vous utilisiez des données d’image ou des données de texte. Le processus d’extraction d’informations significatives et de formation du modèle d’apprentissage en profondeur est le même pour les deux scénarios.

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