Google annonce la mort du moteur de recherche et l’avènement de l’Age de l’assistance. Au très sélect salon professionnel E-commerce One To One 2017, Google a fait sensation durant sa plénière en déclinant sa nouvelle présentation «The age of assistance» (l’âge de l’assistance – l’ère de l’assistance).
Credo de cet axe déterminant en terme de communication, marketing et vente: Google s’extrait peu à peu du modèle du moteur de recherche tel que nous le connaissons encore aujourd’hui pour entrer de l’ère de l’assistance. L’économie de l’assistance en 3 points Ce nouveau temps est aussi l’avènement d’une économie de l’assistance qui prend en compte 3 déterminants principaux dans un modèle renouvelé de la recherche: On comprend mieux les bouleversements en perspective notamment en matière de référencement (et SEO – optimisation pour les moteurs de recherche) car cette composante est depuis plus de 20 ans baignée via une démarche textuelle et image de positionnement s’affichant dans une liste de résultats.
Comment créer un système de Machine Learning évolutif - Google AdWords - MATLAB & Simulink. Netflix a dépensé 1 million de dollars pour un concours consacré au Machine Learning et à l'extraction de données appelé Prix Netflix, dont l'objectif était d'améliorer les recommandations de films grâce à des solutions collaboratives, mais n'a finalement pas pu utiliser la solution gagnante pour son système de production.
Ce livre blanc examine de plus près les problèmes concrets auxquels Netflix a été confronté et présente des éléments essentiels à prendre en compte lors du développement de systèmes de Machine Learning en production. Il permet de tirer des enseignements de l'étude du cas Netflix selon des perspectives technologiques d’une part et commerciales d’autre part, au lieu du point de vue théorique habituel que l’on trouve dans la littérature typique consacrée au Machine Learning. Intelligence artificielle : Google libère le code source de TensorFlow. TensorFlow, la seconde génération de plateforme d'intelligence artificielle de Google est désormais en libre accès grâce à l'ouverture de son code.
Elle utilise l'apprentissage profond basé sur des neurones artificiels dont le géant nord-américain se sert dans nombre de ses produits phares. Désormais, n'importe qui peut s'emparer de TensorFlow. En effet, Google vient d'annoncer la mise à disposition de son système d'intelligence artificielle dans un billet de blog publié le 9 novembre. Grâce à cette ouverture, qui se déroule dans le cadre de la licence libre Apache, chacun peut dès à présent se servir de TensorFlow et l'adapter à ses besoins, en modifiant à loisir son code source. Mais au fait c'est quoi, TensorFlow ?
Surtout, TensorFlow est bien plus performant que le dispositif de première génération conçu par Google, DistBelief. Sur le papier, la technologie de deep learning est formidable. Intelligence artificielle : Facebook ouvre un laboratoire en France. Facebook vient d'ouvrir son troisième centre de recherche et développement consacré à l'intelligence artificielle en France, à Paris.
Le réseau social s'est également attaché les services de trois chercheurs français. L'équipe travaillera notamment sur la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. Downloads – Facebook Research. TensorFlow. Introduction aux techniques de base pour l'intelligence artificielle. Pour certains d'entre vous, la perspective de programmer un jour une IA pour des jeux de société/stratégie en tour par tour n'est pas totalement étrangère à votre apprentissage d'un langage de programmation.
Pourtant, d'autres priorités ayant pris le dessus, vous avez différé vos réalisations dans ce domaine. Sans toutefois vous en désintéresser définitivement. Plusieurs facteurs peuvent contribuer à expliquer la persistance de votre enthousiasme : Cet article s'appuie sur vos acquis en algorithmie pour aborder quelques techniques élémentaires de l'IA. J'ai volontairement limité le niveau algorithmique au strict minimum, non seulement afin de rester lisible par tous, mais aussi pour mieux introduire les modules d'ordre supérieur, une technique de modélisation très prometteuse pour l'intelligence artificielle. La question ce serait plutôt « Que puis-je trouver comme documentation qui me soit utile ? Intelligence Artificielle est un terme générique qui recouvre : Chessprogramming - home. Demain, la fin du code. Pour beaucoup, l’art de la programmation est le sésame nécessaire à la compréhension du monde moderne… et à un emploi bien rémunéré.
Le fameux débat autour de l’apprentissage du code à l’école en est d’ailleurs l’illustration la plus évidente. Et si les jours du « codeur » étaient comptés ? C’est la question que pose le journaliste Jason Tanz (@jasontanz) dans un récent article de Wired au titre provocateur : « Bientôt, nous ne programmerons plus les ordinateurs, nous les dresserons comme des chiens« . La cause de ce déclin inévitable du code, selon lui, c’est le triomphe des réseaux neuronaux et des techniques de machine learning. En effet, avec ces nouveaux programmes d’intelligence artificielle, il n’existe plus d’instructions spécifiques visant à accomplir une tâche donnée. . « Si vous voulez enseigner à reconnaître un chat à un réseau de neurones, par exemple, vous ne lui dites pas de chercher les moustaches, les oreilles, la fourrure et les yeux.
La fin du code.