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Intelligence artificielle

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Machine Learning et Big Data : définition et exlications de la combinaison. Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet.

Machine Learning et Big Data : définition et exlications de la combinaison

Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants. Machine learning et Deep learning : comment ça marche ? Vous vous intéressez à Google et plus précisément à son algorithme de classement ?

Machine learning et Deep learning : comment ça marche ?

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 ? Découvrons sans plus attendre ce que cela signifie précisément. 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.

Machine learning. Scientific study of algorithms and statistical models that computer systems use to perform tasks without explicit instructions Machine learning (ML) is the scientific study of algorithms and statistical models that computer systems use to perform a specific task without using explicit instructions, relying on patterns and inference instead.

Machine learning

It is seen as a subset of artificial intelligence. Machine learning algorithms build a mathematical model based on sample data, known as "training data", in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to perform the task.[1][2]:2 Machine learning algorithms are used in a wide variety of applications, such as email filtering and computer vision, where it is difficult or infeasible to develop a conventional algorithm for effectively performing the task. Machine learning is closely related to computational statistics, which focuses on making predictions using computers. Deep Learning ou apprentissage profond : définition, concept. Deep learning. 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.

Comment le « deep learning » révolutionne l'intelligence artificielle

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. L'intelligence artificielle. We and our partners store and/or access information on a device, select basic ads, select personalised ads, measure ad performance, develop and improve products, create a personalised ads profile, create a personalised content profile, select personalised content, measure content performance, apply market research to generate audience insights, select basic ads, create a personalised ads profile, select personalised ads, create a personalised content profile, select personalised content, measure ad performance, measure content performance, apply market research to generate audience insights, develop and improve products.

L'intelligence artificielle

These technologies may process personal data such as IP address and browsing data for ensure security, prevent fraud, and debug, technically deliver ads or content. They may match and combine offline data sources, link different devices, receive and use automatically-sent device characteristics for identification. Contrôlez vos données. Intelligence artificielle - IA - AI.

Interview : comment est née l'intelligence artificielle ?

Intelligence artificielle - IA - AI

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. De Google à Microsoft en passant par Apple, IBM ou Facebook, toutes les grandes entreprises dans le monde de l'informatique planchent aujourd'hui sur les problématiques de l'intelligence artificielle en tentant de l'appliquer à quelques domaines précis. Intelligence artificielle : les 10 chiffres clés. L’intelligence artificielle n’en finit plus d’attirer toute l’attention.

Intelligence artificielle : les 10 chiffres clés

Qu’il s’agisse des investisseurs, des grands groupes que des médias et du public qui s’inquiètent de ses avancées mal contrôlées, elle se taille une place de premier choix au cœur des débats sur le futur de nos sociétés. Le Motley Fool dresse le portrait de cette technologie révolutionnaire en dix chiffres clés. Des chiffres à prendre avec des pincettes. 5 milliards de dollars C’est le volume que représentera le marché de l’IA à compter de 2020 selon les experts de Markets and Markets. 6 milliards C’est le nombre d’appareils qui pourraient bénéficier de l’IA. Pour le moment, ils se contentent de développer des logiciels qui exécutent des tâches spécifiques de façon intelligente, c’est-à-dire en minimisant l’intervention humaine. 5,4 milliards de dollars C’est le montant des investissements qui pourraient se faire à destination de start-ups de l’IA.