background preloader

Machine learning

Facebook Twitter

Deep Learning : définition, concept et usages potentiels – La Lettre du Cloud. Dans un article précédent, nous avions parlé du Machine Learning. Cette fois-ci, continuons à essayer de démystifier des concepts passionnants et obscurs avec le Deep Learning.

Le Machine Learning est un domaine de l’intelligence artificielle qui vise à étudier comment des algorithmes peuvent apprendre en étudiant des exemples. Le Deep Learning est une méthode particulière d’apprentissage, qui ouvre de nouvelles possibilités. Des exemples connus et visibles tirant partie de ces procédés de Deep Learning sont AlphaGo qui s’est imposé face aux champions du jeu de Go, DeepDream de Google ou même Watson d’IBM. Le Machine Learning Le Machine Learning vise à entraîner un algorithme en se basant sur des exemples, avec pour objectif la construction d’un modèle prédictif. Nous avons pris un exemple simple basé sur les données suivantes : Notre objectif était de déterminer la fonction ou l’algorithme qui transforme les nombres en entrées en ceux en sortie. Cette deuxième phase, c’est la prédiction. Bien démarrer un projet de machine learning — Python dans tous ses états 0.8.1765. Un projet de machine learning commence généralement avec un jeu de données et un problème à résoudre.

Une fois qu’on a cela, les premières étapes débutent avec presque toujours les mêmes questions : Etape 1 : quel est le type de problème ? ¶ supervisérégression : classification : pour un problème à classesrankingnon superviséclusteringréduction du nombre de dimensionsystème de recommandations Il n’est pas rare qu’un projet requiert un assemblage de modèles de types différents. La première étape consiste à imaginer un chemin entre les données initiales et la valeur à prédire.

Etape 2 : quelles sont les données ? Est-ce une table classique ou un graphe ? La plupart des algorithmes d’apprentissages utilisent des données numériques, il faut convertir les variables catégorielles au format numérique. Catégories, celle-ci sera multipliée en colonnes, une pour chaque modalité. . , la matrice modifiée sera corrélée. Etape 3 : séparation train/test¶ Il faut faire attention à deux ou trois détails.

Et Ou. Josephmisiti/awesome-machine-learning: A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software. Natural Language Processing avec des petits morceaux de NodeJS dedans. Natural Language Processing avec des petits morceaux de NodeJS dedans A l’ère des voitures qui se conduisent toutes seules, des plantes qui peuvent réclamer à boire, des maisons intelligentes, les humains restent de grands incompris. Les pseudo intelligences artificielles présentes sur le marché à l’heure actuelle atteignent rapidement leurs limites et ne sont souvent basées que sur un système de réaction à certains mots-clés.

Or il ne suffit pas de reconnaître un mot ou même un groupe de mots pour appréhender le sens d’un discours. Les modes d’expression humains au sens large (langues parlées ou écrites, mais aussi les langues signées, le mime, le dessin, voire même la musique) présentent une complexité jamais égalée par aucun système informatique. Répondre à cette problématique est l’objectif du NLP ou Natural Language Processing, le traitement du langage naturel. Les concepts de base La tokenisation Cette analyse a pour but de découper le texte en plusieurs tokens.

L’analyse syntaxique. JoliCode - Natural Language Processing avec des petits morceaux de NodeJS dedans.