Les domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique connaissent de nombreux développements que nous voyons dans l'industrie aujourd'hui, qui ont contribué à l'émergence de nombreuses technologies de pointe qui aident dans de nombreuses autres industries. Mais comment donner aux machines la capacité d'apprendre ?
Voici un aperçu de la définition de l'apprentissage automatique, ainsi que quelques exemples d'apprentissage automatique et comment cela peut mal tourner. Vérifier Comment devenir un ingénieur en apprentissage automatique et en intelligence artificielle : guide du débutant.
Définition de l'apprentissage automatique : qu'est-ce que c'est ?
L'apprentissage automatique est une branche de l'informatique qui vise à donner à l'intelligence artificielle la capacité d'apprendre des tâches d'une manière qui imite l'esprit humain. Cela inclut le développement de capacités, telles que la reconnaissance d'images, sans que les programmeurs ne programment explicitement l'IA pour faire ces choses. Au lieu de cela, l'IA peut utiliser des données d'entraînement pour identifier des modèles et faire des prédictions.
L'apprentissage automatique est la science du développement d'algorithmes et de modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent pour effectuer des tâches sans instructions explicites, en s'appuyant plutôt sur des modèles et des heuristiques. Les systèmes informatiques utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter de grandes quantités de données historiques et reconnaître des modèles dans les données. Cela lui permet de prédire avec plus de précision les résultats d'un ensemble de données spécifiquement saisi. Par exemple, les scientifiques des données peuvent former une application médicale pour diagnostiquer le cancer à partir d'images radiographiques en stockant des millions d'images numérisées et leurs diagnostics correspondants.
Les algorithmes, qui sont des ensembles d'instructions données par les programmeurs, fonctionnent avec des ensembles de données d'entraînement pour permettre à l'IA d'apprendre.
Un algorithme peut fournir un ensemble d'étapes qu'une IA peut utiliser pour résoudre un problème - par exemple, apprendre à reconnaître les images de chats par rapport aux chiens. L'IA applique le modèle sélectionné par l'algorithme à un ensemble de données qui comprend des images de chats et de chiens. Au fil du temps, l'IA apprendra à identifier les chats des chiens avec plus de précision et de facilité en reconnaissant certains schémas. Vérifier Les meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique pour acquérir une expérience supplémentaire.
Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?
Vous obtenez différentes approches de l'apprentissage automatique qui diffèrent par la quantité de surveillance accordée à l'IA. L'apprentissage supervisé comprend, par exemple, des données d'apprentissage étiquetées. Cette approche est également connue sous le nom d'apprentissage automatique classique, qui s'appuie sur les humains pour aider l'IA à comprendre les caractéristiques de son ensemble de données.
L'apprentissage automatique non supervisé n'inclut pas de données étiquetées, mais choisit plutôt un ensemble de données non étiquetées. Cette forme de formation à l'IA, courante dans l'apprentissage automatique profond (un sous-ensemble de l'apprentissage automatique), permet à l'IA d'identifier des modèles et des clusters dans les données par des caractéristiques qu'elle peut détecter dans les données. Ce type d'apprentissage automatique s'appuie sur des réseaux de neurones pour permettre l'apprentissage en profondeur. Vérifier Qu'est-ce qu'un réseau de neurones convolutifs (CNN) et comment fonctionne-t-il ?
En fonction des résultats de la formation, les programmeurs peuvent également modifier l'algorithme pour obtenir les meilleurs résultats souhaités de l'IA.
L'apprentissage automatique améliore les technologies telles que les moteurs de recherche, les appareils domestiques intelligents, les services en ligne et les machines autonomes. C'est ainsi que Netflix sait quels films vous êtes le plus susceptible d'apprécier et comment les services de streaming musical peuvent recommander des listes de lecture.
L'apprentissage automatique aide les entreprises en stimulant la croissance, en débloquant de nouvelles sources de revenus et en résolvant des problèmes complexes. Les données sont le moteur essentiel de la prise de décision commerciale, mais traditionnellement, les entreprises utilisaient des données provenant de diverses sources, telles que les évaluations des clients et des employés et la situation financière. La recherche sur l'apprentissage automatique automatise et optimise ce processus. En utilisant un logiciel qui analyse d'énormes quantités de données à grande vitesse, les entreprises peuvent obtenir des résultats plus rapidement.
Exemples d'apprentissage automatique en intelligence artificielle
L'apprentissage automatique prend en charge de nombreux modèles d'IA que nous voyons dans notre vie quotidienne. Les algorithmes de recommandation sont une forme courante d'apprentissage automatique qui apparaît sur les services de streaming et les sites de médias sociaux. Ces plateformes utilisent l'intelligence artificielle pour prédire ce que vous aimeriez voir en fonction des données collectées à partir de votre profil.
L'apprentissage automatique est également utilisé pour créer des modèles d'IA et un grand langage, l'IA dans des outils comme Bing Chat s'appuyant sur d'énormes quantités de données de formation.
Pourquoi l'apprentissage automatique peut causer des problèmes
Il existe plusieurs raisons pour lesquelles l'apprentissage automatique peut avoir des conséquences inattendues. Il s'agit notamment de problèmes liés à la collecte de données, aux données fournies et à la manière dont les gens utilisent les outils d'IA.
En termes de données, le slogan « une hypothèse vide ou dénuée de sens qui conduit à des résultats dénués de sens » s'applique. si les données introduites dans l'IA sont limitées, biaisées ou de mauvaise qualité ; Le résultat est une IA avec une portée ou un biais limité.
Mais même si les programmeurs saisissent correctement les données, les utilisateurs peuvent toujours commettre de mauvaises actions. Les créateurs de logiciels ne réalisent souvent pas à quel point les gens peuvent utiliser la technologie à des fins malveillantes ou égoïstes. la technologie est venueFaux profondC'est une technologie utilisée pour améliorer les effets spéciaux au cinéma, mais elle peut aussi être utilisée pour tromper les gens.
Récemment, les gens s'efforcent de jailbreaker les chatbots pour les faire aller à l'encontre des conditions de service de la plate-forme pour laquelle ils sont développés.
Certaines personnes travaillent à améliorer les protections autour de la technologie d'apprentissage automatique afin d'empêcher toute utilisation malveillante. Mais on craint que le développement de ces outils ne dépasse la capacité de la société à s'y adapter. Vérifier Comment l'IA peut aider les cybercriminels.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent nous aider
L'apprentissage automatique est utilisé dans les outils d'IA avancés qui prennent en charge nos recommandations en ligne et nos résultats de recherche, tout en formant l'épine dorsale de l'IA générative et des grands modèles de langage.
Cependant, la sortie des algorithmes d'apprentissage automatique dépend de la qualité de leurs ensembles de données. Vous pouvez voir maintenant Comment l'IA générative va changer le marché du travail.
