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Les termes d’intelligence fausse et de Machine Learning sont souvent personnels étant donné que s’ils étaient interchangeables. Cette esclandre nuit à la compréhension et ne permet pas à les clients de se faire une bonne idée des évolutions assurément utilisées. Beaucoup d’entreprises prétendent aujourd’hui appliquer l’intelligence affectée, alors que dans les faits le mot ne s’applique pas aux technologies qu’elles ont recours à. Dans le même esprit, une certaine désordre est assez entretenue entre l’intelligence contrainte et le Machine Learning, ceci sans même citer le Deep Learning. Petit rappel des fondamentaux pour savoir de quelle manière utiliser ces termes volontairement.L’intelligence outrée ( ia ) est le principe le plus large. Selon Andrew Moore ( ex majeur d’éducation à l’école d’informatique de Carnegie Mellon university ), « l’IA désigne la capacité à concevoir et à fabriquer des ordinateurs avec des comportements qui jusqu’à dernièrement, semblaient être l’apanage de l’intelligence humaine. » Partant de là, des évolutions comme l’analyse prédictive, la modélisation et la simulation, ainsi que le Machine Learning sont englobées dans l’IA. Un intérêt conséquent à se souvenir dans cette définition est la temps du projet : en effet, ce que l’on qualifie d’IA est amené à se déplacer à mesure que les technologies progressent. Il y a quelques dizaines d’années, un ordinateur capable de jouer aux échecs était perçu du fait que de l’IA, aujourd’hui cette prouesse est destinée. Pour Zachary Lipton, Assistant prof et chercheur à Carnegie Mellon college, l’IA est par définition « une visée mouvante », où l’on souhaite traîner des capacités que les de l’homme ont, mais les machines pas ( encore ) …Partons d’un exemple commode : imaginons que vous vouliez entraîner une intelligence artificielle qui vous offre le montant d’un appart à partir de sa aire. Dans les années 1950, vous auriez fait un catalogue du type « mais dans le cas où la superficie est infime à 20m², le coût vaut 60 000€, si elle est entre 20m² et 30m², le montant vaut 80 000€, etc… », ou peut-être « prix = superficie*3 000 ». si vous avez un collègue statisticien, il risque de alors vous dire que ces appréciation ne sont pas satisfaisantes, et qu’il suffirait de constater le tarif de trop d’appartements dont on sait la superficie pour estimer le coût d’un nouveau chez moi de taille non-référencée ! Votre ami vient de donner naissance au machine learning ( qui est de ce fait un sous-domaine de l’intelligence artificielle ).Face à l’essor de l’IA, il est nécessaire de mettre en place de délicieux formes selon le Data Scientist Saura Chakravorty de Brillio. Ces standards MLops doivent permettre d’uniformiser le développement et l’expédition de gammes et de code de Machine Learning. De son côté, Saif Ahmed de Kinetica estime que la façon dont les grands groupes peuvent obtenir beaucoup de résultats grâce à l’IA sera mieux régulée à partir de 2020. La document et la franchise deviendront les priorités, et les grands groupes devront avoir la possibilité de répondre de leur utilisation de l’IA devant la législation.En hargne de sa puissance, le deep pur a de nombreux fissure. La 1ere est qu’un expert humain doit, auparavant, faire du tri dans les informations. Par exemple, pour notre habitation, si vous rêvez que l’âge du détenteur n’a pas d’incidence sur le montant, il n’y a aucun intérêt à donner cette plus value à l’algorithme, car si vous lui en donnez trop, il risque de voir des collègues là où il n’y en a pas… Ensuite, la seconde ( qui découle de la 1ère ) : la bonne manière pour lire un visage ? Vous auriez l’occasion de rendre à l’algorithme largement d’informations sur la personne ( écart entre les yeux, hauteur du bord, etc… ), mais ce ne serait relativement adaptatif ni parfait.En 1976, Steve Wozniak et Steve Jobs développent le Apple iode dans un garage. Cet ordinateur compte un clavier, un microprocesseur à 1 MHz, 4 ko de RAM et 1 ko de mémoire vidéo. La petite informations sur l’histoire dit que les 2 compères ne connaissaient pas par quel motif interpeller l’ordinateur ; Steve Jobs voyant un pommier dans le jardin pris la décision d’appeler l’ordinateur pommeau ( en anglais de la pomme ) s’il ne trouvait pas de nom pour ce dernier dans les 5 minutes suivantes…
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