Intelligence Artificielle et Ses Défis

Introduction à l'IA

• L'apprentissage automatique est un domaine de l'IA.
• L'IA est un concept qui n'a pas de définition commune.
• L'IA est un système synthétique qui présente un comportement « intelligent ».
• L'IA est tout ce qui n'a pas encore été fait.
• Les exemples de choses qui ressemblent à l'IA incluent des systèmes qui jouent à de nombreux types de jeux complexes et un système de détection des tumeurs cancéreuses.
• Les données sont essentielles pour tous les algorithmes d'IA et la compréhension des données est l'une des clés du succès des algorithmes d'IA.
• La qualité des données détermine le résultat des algorithmes.
• Les données sont partout sous différentes formes.
• Les types de données sont quantitatives, avec des exemples comme la taille d'un objet, et qualitatives, avec des exemples comme la couleur ou l'odeur.
• Un algorithme est un ensemble d'instructions et de règles fournies pour atteindre un objectif.

Concepts d'algorithme

• Les algorithmes sont un ensemble d'instructions et de règles pour accommoder un objectif spécifique.
• Les étapes à suivre pour lire un livre sont un exemple d'algorithme.

Types de problèmes et de paradigmes de résolution de problèmes

• Les problèmes de recherche impliquent des situations avec plusieurs solutions possibles, chacune étant une série d'étapes vers un objectif.
• Certaines solutions contiennent des sous-ensembles de chemins se chevauchant; certains sont meilleurs que d'autres et certains sont moins chers à réaliser que d'autres.
• La meilleure solution est déterminée par le problème spécifique en question.
• Une solution moins chère signifie une exécution moins coûteuse en termes de calcul.
• Les problèmes d'optimisation impliquent de trouver une bonne solution parmi de nombreuses solutions possibles et où la meilleure solution absolue est difficile à trouver.
• Des exemples de problèmes d'optimisation sont la recherche de la meilleure route logistique ou la recherche d'une bonne solution parmi une multitude de possibilités.
• La prédiction et la classification sont des modèles d'apprentissage des modèles dans les données.
• Les problèmes de prédiction tentent de prédire des caractéristiques, tandis que les problèmes de classification essaient de placer des articles dans des catégories (ex: détection de la consommation de carburant d'un nouveau véhicule).
• Les problèmes de regroupement consistent à trouver des modèles dans les données, même lorsque des questions précises ne sont pas posées.
• L'apprentissage déterministe donne le même résultat à chaque fois qu'il est calculé à partir d'une entrée spécifique, en retournant une sortie cohérente (ex: conversion de degrés Celsius en degrés Kelvin).
• L'apprentissage stochastique donne un résultat potentiellement différent à chaque fois qu'il est calculé à partir d'une entrée spécifique, et comprend un ensemble de résultats possibles (ex: prédire la météo, nombre de clients en file d'attente).

Intuition des concepts applicables à l'IA

• L'IA comprend des niveaux allant du simple au très complexe.
• Les niveaux d'IA comprennent des exemples de choses simples, comme résoudre un problème de jeu numérique, ou des choses complexes comme simuler une intelligence similaire à celle de l'homme.
• Les modèles d'IA peuvent être catégorisés en fonction de l'inspiration qui se trouve derrière la conception du modèle.
• Les algorithmes de recherche sont tirés de la biologie, où plusieurs actions sont nécessaires pour atteindre un objectif.
• L'apprentissage automatique suit une approche statistique pour former des modèles à partir de données; les approches incluent l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.

Utilisations des algorithmes d'IA - Problèmes du monde réel

• Des exemples d'utilisation de l'IA dans l'agriculture comprennent l'optimisation de la croissance des cultures, la détermination de ce qu'il faut cultiver, et quand le faire.
• Des exemples d'utilisation de l'IA dans les services bancaires pour la détection de la fraude incluent le suivi et l'identification de transactions qui semblent anormales ou aberrantes.
• Des exemples d'utilisation de l'IA dans le domaine de la cybersécurité incluent la détection et la gestion des attaques, dans le but de protéger des serveurs contre des attaques potentielles.
• Des exemples d'utilisation de l'IA dans les soins de santé comprennent des diagnostics; en utilisant l'apprentissage automatique profond pour prédire les maladies.
• Des exemples d'utilisation de l'IA dans la gestion logistique comprennent l'amélioration du routage, en trouvant les itinéraires les plus efficaces en termes de temps et de distance, et en optimisant les réseaux pour différentes zones.
• La commercialisation utilise l'IA pour créer des recommandations, les suggestions des produits étant basées sur les goûts de la clientèle.
• L'IA peut être appliquée aux jeux, créant des agents IA; et dans l'art, en créant de nouvelles œuvres, ou en intégrant de l'IA pour créer des chefs-d'œuvre.

IA de niveau humain

• L'IA de niveau humain est un concept qui est toujours en train d'être explorée.

Top 100 des entreprises du secteur

• Une liste des 100 meilleures entreprises du secteur, selon une source en ligne spécifique.

Apprentissage automatique : Qu'est-ce que le Machine Learning ?

• L'apprentissage automatique est un domaine de l'informatique qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés.

Apprentissage supervisé

• L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour entraîner un modèle.
• L'apprentissage supervisé implique d'observer directement l'exécution de tâches et activités et comprendre les relations entre les données.
• Deux types principaux d'apprentissage supervisé sont la classification et la régression.
• La classification vise à prédire à quelle catégorie appartiennent les données, tandis que la régression vise à établir un modèle prédictif pour une variable en fonction d'une autre.

Apprentissage non supervisé

• L'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées pour trouver des modèles ou des relations sous-jacentes.
• L'apprentissage non supervisé comprend la recherche de modèles dans les données non étiquetées.

Ensemble de formation, de validation et de test

• Diviser les données est important pour former un modèle capable de gérer les données non prévues.
• Diviser l'ensemble de données en ensemble de formation, de validation et de test est une méthode d'évaluation plus précise de la précision hors échantillon, car l'ensemble de test est totalement indépendant de l'ensemble de données utilisé lors de la formation du modèle.
• Il est important de diviser les données de façon appropriée pour garantir des prédictions efficaces.

Préparation des données

• La collecte et la compréhension des données sont cruciales pour le succès de l'apprentissage automatique.

Entraîner un modèle

• Les étapes d'entraînement d'un modèle incluent d'abord la collecte des données et la compréhension de celles-ci; ensuite préparer les données; entraîner le modèle; tester le modèle; et enfin améliorer la précision.
• Les modèles peuvent être entraînés en utilisant la méthode des moindres carrés, qui vise à trouver la meilleure ligne qui correspond à tous les points donnés.