apprentissage automatique

Cette dicipline du traitement des métadonnées a connu plusieurs périodes de transition depuis le milieu des années 90. De 1995 à 2005, l'accent a été mis sur le langage naturel, la recherche et la récupération d'informations. Les outils de machine learning étaient plus simples que ceux que nous utilisons aujourd'hui ; avec des éléments comme la régression logistique, les SVM (machines à vecteurs de support), les noyaux avec SVM et le PageRank. Google a connu un immense succès grâce à ces technologies, en élaborant des produits phares tels que Google News et le classificateur de spam Gmail via des algorithmes faciles à distribuer pour le classement et la classification de textes - c'est à dire des technologies déjà au point au milieu des années 90.

Auteur: Zadeh Reza

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apprentissage automatique

Il nous est facile pour d'expliquer ce que l'on voit sur une photo, mais programmer une fonction qui n'entre rien d'autre que les couleurs de tous les pixels d'une image et peut produire une légende précise telle que "groupe de jeunes gens jouant une partie de frisbee" échappait à tous les chercheurs en IA du monde depuis des décennies. Pourtant, une équipe de Google dirigée par Ilya Sutskever y est parvenu en 2014.

Introduisez un nouvel ensemble de pixels de couleur, et l'ordinateur répond "troupeau d'éléphants traversant un champ d'herbe sèche",  presque toujours correctement. Comment y sont-ils parvenus ? À la manière de Deep Blue, en programmant des algorithmes artisanaux pour détecter les frisbees, les visages, etc ?

Non, en créant un réseau neuronal relativement simple, sans la moindre connaissance du monde physique ou de son contenu, puis en le laissant apprendre en l'exposant à des quantités massives de données. Le visionnaire de l'IA Jeff Hawkins écrivait en 2004 qu'"aucun ordinateur ne pourrait... voir aussi bien qu'une souris", mais cette époque est désormais révolue.

Auteur: Tegmark Max

Info: Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence

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