Deep Learning ou apprentissage profond : définition, concept Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est l’une des principales technologies de Machine Learning et d’intelligence artificielle. Découvrez en quoi consiste cette technologie, son fonctionnement, et ses différents secteurs d’application. Le Deep Learning ( en Français, la traduction est : apprentissage profond) est une forme d’intelligence artificielle, dérivée du Machine Learning (apprentissage automatique). Pour comprendre ce qu’est le Deep Learning, il convient donc de comprendre ce qu’est le Machine Learning. Deep Learning définition simple et origines de l’apprentissage profond Le concept de Machine Learning date du milieu du 20ème siècle. Deep Learning vs machine learning ? Parmi ces techniques, on compte les réseaux de neurones artificiels. Deep Learning (apprentissage profond) : fonctionnement Au sein du cerveau humain, chaque neurone reçoit environ 100 000 signaux électriques des autres neurones. Deep Learning : exemple Le Deep Learning a de nombreux usages.
Intelligence Artificielle : Au lieu De Supprimer Des Emplois, L'IA en Crée Robots dance for the audience on the expo. On Jul. 8th, | BEIJING, CHINA - 2017/07/08: Robots dance for the audience on the expo. On Jul. 8th, Beijing International Consumer electronics Expo was held in Beijing China National Convention Center. (Photo by Zhang Peng/LightRocket via Getty Images) L’idée selon laquelle l’intelligence artificielle (IA) va mener à la perte de nos emplois est un classique. Des chercheurs de l’entreprise Capgemini ont réalisé un sondage auprès de 1 000 organisations qui ont mis en place des systèmes basés sur l’IA et découvert que quatre organisations sur cinq avaient créé plus d’emplois. Bien sûr, ce n’est que le début: l’IA que les entreprises, même les plus avancées, utilisent aujourd’hui aura l’air assez ridicule comparée à la technologie qui sera disponible d’ici cinq ans. Le domaine du service client est celui où l’impact semble le plus considérable, 73% des sondés déclarant penser pouvoir utiliser l’IA pour augmenter la satisfaction client.
emergent AlphaGo Zero : la nouvelle version de l’IA de Go se suffit à elle même AlphaGo continue sur sa lancée : l’intelligence artificielle développée par Deepmind, la branche intelligence artificielle de Google, est parvenue à se surpasser elle-même grâce au développement d’une nouvelle version baptisée AlphaGo Zero. Dans un post de blog, l’équipe chargée du développement du programme présente les résultats de sa nouvelle version et ceux-ci sont éloquents : AlphaGo Zero est parvenu à dominer la version précédente de l’IA, qui avait pourtant damé le pion aux plus grands champions humains de Go en 2016. Cette nouvelle version d’AlphaGo est décrite avec plus de détails dans un article publié par la revue scientifique Science. AlphaGo Zero a choisi une approche différente de celle retenue par son prédécesseur. Pour le reste, AlphaGo Zero s’est fait tout seul pour ainsi dire : le programme a multiplié les parties en jouant contre lui-même afin d’affiner sa compréhension du jeu et des mécaniques. ZDNet vous accompagne
Three things you need to know about machine learning Machine learning is all the rage, and major improvements in infrastructure, data storage, and cloud adoption have led to growing interest in the space. Many consumer-facing advancements reside within Google and Facebook, but other companies are investing in the field as well. However, given all the excitement around machine learning, it’s important to understand some of the nuances and mechanics of what machine learning is and how it works. As an investor at Redpoint Ventures, I have the privilege of learning from people and companies on the cutting edge of this technology. So, what is machine learning and artificial intelligence? Machine learning has increased in popularity and become more feasible in the last five years. There have been several advancements in the field of machine learning that have driven improvements in techniques, applications, and the overall accessibility of the technique such as the rise of cloud computing and the proliferation of data. Types of learning:
Bienvenue sur la page de Jean-Daniel Kant Last News Nouveau Site WorkSim Simulation du marché du travail New website WorkSim project (in French for the moment) Habilitation Thesis : "Agent-based approaches to the study of human behaviors" (pdf) Welcome to my homepage ! I am currently an associate professor with Habilitation (HDR) at the University Pierre et Marie Curie (UPMC) in Paris, ranked first science University in France. I am interested in modelling and simulation of complex systems, and more particularly to the contributions of Information Technologies in the Humanities and Social Sciences. I am also the co-founder and co-leader of MAGECO, the first French network of research on Agent-Based Computational Economics. I lead currently three research projects: WorkSim, started in September 2006 in collaboration with Professor G. Two recent projects that are still of interest:
Les deux écoles: cerveaux biologiques VS intelligence artificielle L'intelligence artificielle (IA) n'est pas un programme informatique banal: elle s'éduque plus qu'elle ne se programme. Des techniques, comme le deep learning, permettent à un programme d'apprendre à se représenter le monde grâce à un réseau de centaines de millions de "neurones virtuels", ce qui le rapproche un peu de notre cerveau. Mais, contrairement à un enfant, l'IA a besoin de beaucoup d'exemples pour apprendre: pour reconnaître des objets, par exemple, il lui faut voir des millions de photos. Il existe ainsi deux types d'école sur terre. Les chercheurs de Facebook, par exemple, génèrent 10000 IA par jour, les éduquent, les évaluent et gardent les meilleures. L'éducation des cerveaux de silicium tournée vers le futur La rapidité d'apprentissage de l'IA est multipliée par 100 chaque année, alors que l'école n'a guère changé depuis la Grèce antique. Deux intelligences complémentaires
Multi-agent system Despite considerable overlap, a multi-agent system is not always the same as an agent-based model (ABM). The goal of an ABM is to search for explanatory insight into the collective behavior of agents (which don't necessarily need to be "intelligent") obeying simple rules, typically in natural systems, rather than in solving specific practical or engineering problems. The terminology of ABM tends to be used more often in the sciences, and MAS in engineering and technology.[1] Applications where multi-agent systems research may deliver an appropriate approach include online trading,[2] disaster response[3][4] and social structure modelling.[5] Concept[edit] Multi-agent systems consist of agents and their environment. Agents can be divided into types spanning simple to complex. Agent environments can be divided into: VirtualDiscreteContinuous Characteristics[edit] The agents in a multi-agent system have several important characteristics:[10] Self-organisation and self-direction[edit]
Qu’est-ce que le Deep Learning ? Voici une interview (vidéo en fin d’article) de la startup Blix, pour nous expliquer ce qu’est le Deep Learning. Elle s’appuie en effet sur le Deep Learning pour faire de l’analyse de sentiment online et connaître en temps réel l’état de la réputation d’une marque. Ainsi, elle est en mesure de quantifier le retour sur investissements d’une campagne de communication; en fonction des articles de presse et commentaires des internautes ayant été publiés. ► Le Deep Learning, c’est quoi ? Pour tirer parti du Big Data, il existe plusieurs méthodes, telle que la Data Visualisation (nous en parlions dans un article précédent). Toutefois, au sein de la discipline du Machine Learning, s’est développée une spécificité, celle du Deep Learning. Le Deep Learning en bref et en accéléré. ► Le Deep Learning, quelles applications ? PS : L’image de couverture a été dénichée ici.
Système multi-agents Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé du système global. L'une des grandes sources d'inspiration pour les systèmes multi-agents a été l'étude des comportements sociaux de certaines familles d'insectes[1]. Dans ce domaine, on se référera utilement aux articles Intelligence collective et Intelligence distribuée. Les SMA peuvent être vus comme la rencontre de divers domaines[2] : On peut représenter un SMA par une de ces communautés virtuelles que l'on trouve de plus en plus dans les jeux vidéo actuels. Prenons l'exemple d'un jeu qui simulerait la vie d'une famille. Un SMA se compose d'agents. En informatique, l'agent est un programme autonome possédant un ensemble de connaissances et agissant selon des règles qui lui sont propres. On peut relever cinq problématiques principales lors de la création de systèmes multi-agents[3]:
Intelligence artificielle - IA - AI | Futura Tech On désigne sous le nom d’intelligence artificielle (IA) la discipline qui se donne pour mission d’amener des machines à simuler la pensée humaine. Cette discipline a vu le jour dès les années 50 et a connu une longue traversée du désert avant de s’imposer à grande échelle dès le début des années 2000. La sortie de ChatGPT fin novembre 2022 a consacré l’entrée dans l’ère de l’intelligence artificielle en libre service pour le grand public. Une discipline née dans les années 50 Les premières mentions d’une machine pensante remontent à l’année 1950. En octobre 1950, Turing publie dans le magazine Mind, un article fondateur : « Machine de calcul et intelligence ». En 1952, alors qu’il étudie à l’université de Princeton, Marvin Minsky programme un ordinateur afin qu’il manifeste un semblant de réflexion. Quatre ans plus tard, Herbert Simon, professeur d’informatique à l’université Carnegie Melon se lance un défi : pourrait-on amener un ordinateur à simuler une réflexion logique ? Deep learning
IA, des robots pour mettre de l’ordre dans le chaos de l’info Vous avez une formation de journaliste. Pouvez-vous nous retracer votre parcours et ce qui vous amené à développer cette appétence pour l’innovation digitale et les médias ? Benoît Raphaël : J’ai commencé mon parcours dans les radios locales et la presse quotidienne régionale, Le Dauphiné Libéré... Ce qui a guidé la pratique de mon métier consiste à horizontaliser davantage l’information : avant Internet, l’information était très verticale, le pouvoir en haut, les gens en bas, les médias au milieu qui tentaient d’éclairer le citoyen. La pratique de mon métier consiste à horizontaliser davantage l’information Cela permet d’enrichir l’information. Comment vous est venue l'idée de créer des robots qui sélectionnent des informations ? Benoît Raphaël : Le constat vient du fait que l’information, d’une immense richesse, créée par l'arrivée d'Internet, puis des réseaux sociaux dans les années 2006-2007, est devenue tellement chaotique que la technologie n'est plus suffisante pour la trier.