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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 nombreuses utilités.

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Après l’intelligence artificielle, l’intelligence « étendue » Intervenant dans un débat en ligne du New York Times autour des enjeux de l’IA, Joi Ito (@joi), le directeur du Media Lab du MIT, expliquait que même très bien intentionné, l’usage des technologies peut mal tourner. « La majeure partie de la recherche en IA se concentre sur l’apprentissage profond : des ingénieurs « entraînent » des machines pour augmenter l’intelligence collective de nos gouvernements, de nos marchés et de nos sociétés ». Pour lui, plus que d’intelligence artificielle (IA), on devrait parler d’intelligence étendue (IE) pour évoquer cette forme appelée à devenir dominante de l’IA. Les algorithmes qui façonnent l’IE sont entraînés par des humains et peuvent de ce fait propager les mêmes biais qui ruinent la société, les perpétuant sous couvert de « machines intelligentes », à l’image des biais qui affectent les systèmes de police prédictive. Joi Ito dresse un constat d’échec. Devons-nous nous adapter à l’évolution technologique ? Mais pouvons-nous vraiment nous adapter ?

Différence entre Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning L’intelligence artificielle est partout dans la presse. Le machine learning est partout dans les entreprises. Le deep learning est partout dans la recherche. Quel est le lien entre ces trois disciplines, et surtout, qu’est-ce qui les différencie ? Intelligence artificielle - IA - AI Interview : comment est née l'intelligence artificielle ? 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.

Philosophie-Kde / KDE guide de développement Le succès de KDE repose sur une vue globale, que nous avons trouvée à la fois pratique et motivante. Les éléments de cette philosophie de développement comprennent : L'utilisation des outils disponibles plutôt que de ré-inventer ceux existants : beaucoup des bases dont vous avez besoin pour travailler font déjà partie de KDE, comme les bibliothèques principales ou les « Kparts », et sont tout à fait au point. Donc vérifiez toutes les ressources disponibles avant de tenter de résoudre votre propre problème. Lorsque vous proposez une suggestion, changez « nous devrions.. » en « je veux.. » : les plans grandioses sont inutiles, sauf si vous êtes disposé à vous mettre au travail pour les faire se produire. Vous trouverez de l'aide dès l'instant où vous commencerez !

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?

Data GIF Maker : un outil pratique et gratuit pour créer des graphiques animés Google a mis à jour son outil de data visualization Data GIF Maker en introduisant de nouveaux templates pour créer des GIFs. Data Gif Maker, un outil gratuit, simple et pratique pour faire de la data visualization. Crédit : Capture Google. Parce qu’une image vaut plus que des mots Dans une société où tous nos faits et gestes sont numérisés et où tout peut faire l’objet d’une étude chiffrée (du nombre de smartphones vendus dans le monde au nombre d’heures que nous passons à dormir ou aller aux toilettes), les outils de data visualization sont devenus précieux aux producteurs de contenus pour résumer de façon simple des informations chiffrées.

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.

GetBulb. Datavisualisation à la portée de tous – Les Outils Tice GetBulb est un outil en ligne qui permet de créer facilement des représentations graphiques évoluées à partir de données brutes. Un bon outil simple et gratuit pour s’initier à la datavisualisation. GetBulb fournit toute une série de modèles prêts à servir dans lesquels vous allez pouvoir copier-coller vos données brutes issues d’un fichier Excel ou csv. GetBulb va vous permettre de prévisualiser en temps réel le résultat avant de l’enregistrer puis si vous le souhaiter de l’exporter en différents formats. La plateforme est réellement simple à utiliser. Après une rapide inscription, vous allez pouvoir créer en un tour de main votre première infographie.

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 ?

Identité numérique - WikiNotions Caractéristiques Niveau débutant Contient des caractéristiques Définit un individu Dépend des éléments publiés sur Internet Niveau avancé Contient des caractéristiques Définit un individu Construit la réputation d'un individu Regroupe des traces numériques Est construite par l'individu Est construite par autrui Est fluctuante Définitions Experquiz. Un outil expert pour gérer et mesurer les connaissances – Les Outils Tice Experquiz est un outil TICE dédié à la mesure et à la gestion des connaissances à travers des questionnaires interactifs faciles à élaborer qui vous surprendront par leur simplicité à mettre en œuvre et leur efficacité. Experquiz va même au delà en vous permettant de créer de véritables modules d’elearning et des parcours de formation. Experquiz s’adresse aussi bien aux écoles, lycées et universités qu’aux centres de formation ou encore aux entreprises apprenantes qui souhaitent mettre en place des parcours d’apprentissage en autoformation pour leurs salariés. Qui peut le plus peut le moins dit-on, Experquiz est bâtie pour répondre aux systèmes d’évaluation les plus exigeants, la solution pourra donc s’adapter à tous les terrains et à tous les besoins. Experquiz fait beaucoup mieux qu’un simple générateur de quiz.

Comprendre l'apprentissage pour enseigner Nous partirons de l’un de nos principes : Enseigner, c’est mettre en place des situations (des dispositifs, des situations-problèmes, des activités … et pourquoi pas un bon exposé de synthèse) dans lesquelles l’étudiant(e) pourra apprendre. Ce « pourra » marque son intentionalité et une certaine indétermination. Nous nous baserons aussi sur une vidéo » Teaching teaching & Understanding understanding » qui tout à la fois inspire et illustre notre propos. « Teaching Teaching & Understanding Understanding » is an award-winning film about university and tertiary teaching generally. We follow Susan and Robert in their studies.

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