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Deep learning et machine learning: ce qu'ils sont


On parle de plus en plus de l'apprentissage en profondeur et il convient d'approfondir ce thème même s'il est plus technologique que vert. Apprentissage en profondeur avec apprentissage automatique ils pénètrent dans tous les domaines donc il est inutile de prétendre qu'ils n'existent pas, il vaut mieux comprendre s'ils le sont ou le seront bonne opportunité également pour le secteur vert. Jetant un coup d'œil aux applications du deep learning, les plus "classiques", si l'on peut dire, pour quelque chose d'aussi innovant, il semblerait que ce soit le cas.

Par exemple le l'apprentissage en profondeur il se cache derrière la reconnaissance automatique des discours et des images, le traitement du langage naturel, certaines découvertes de médicaments et dans le domaine toxicologique. Il existe également des secteurs comme la gestion de la relation client qui sont sur le point d'être révolutionnés par le deep learning et de tout ce que cette innovation apporte, il en va de même pour la bioinformatique par exemple. Dans cet article, nous verrons également des applications très pratiques qui, il suffit de regarder autour de nous, sont réalité et aussi très proches de nous.

Deep learning: ce que c'est

En italien, il faut parler de l'apprentissage en profondeur mais ils utilisent tous le terme anglais, ils indiquent tous les deux la même chose, à savoir ce domaine de recherche de l'apprentissage automatique, l'apprentissage automatique etintelligence artificielle, en abrégé IA, basé sur plusieurs niveaux de représentation différents et consécutifs. En fait, ils correspondent à des hiérarchies de caractéristiques de facteurs ou de concepts dans lesquels des concepts de haut niveau sont définis sur la base de concepts de bas niveau.

L'apprentissage en profondeur comprend de nombreuses "architectures" qui ont à voir avec les réseaux de neurones profonds et les réseaux de neurones récursifs, des architectures que nous trouvons appliquées dans vision par ordinateur, dans la reconnaissance automatique de la parole, le traitement du langage naturel, la reconnaissance audio et la bioinformatique. Défini de cette façon, tout cela semble très difficile et c'est, je ne le nie pas, mais absurdement ces concepts sont si difficiles ils peuvent nous faciliter la vie.

Apprentissage automatique: qu'est-ce que c'est

Par définition, leapprentissage automatique est une méthode d'analyse de données qui automatise la construction de modèles analytiques. Nous le trouvons comme une sous-catégorie deIntelligence artificielle, à la base de l'apprentissage automatique, il existe des systèmes qui peuvent apprendre à partir des données, identifier des modèles de manière indépendante et prendre des décisions avec une intervention humaine de plus en plus réduite au minimum.

Ce n'est pas aussi récent que cela puisse paraître, mais il y a certainement eu un regain d'intérêt ces derniers temps alors que les applications ont commencé à se rapporter aspects de la vie quotidienne de nous tous. S'il apparaît que le nouvel or est des données, ce que tout le monde ne pense pas, il semble que tout ce qui concerne le traitement des données est entièrement précieux.

Essayer de rester concret, grâce à apprentissage automatique davantage de données peuvent être traitées et plus efficacement, cela entraîne d'énormes changements également dans la société, ainsi que dans de nombreux secteurs de l'industrie et de la recherche. Poursuivant la recherche dans le domaine du machine learning, l'objectif est d'affiner un processus de construction de modèles précis permettant aux entreprises d'identifier nouvelles opportunités de profit ou pour éviter des risques imprévus. Pas mal non? Et il y a del vert même dans ce domaine.

Apprentissage profond en Italie

L'Italie n'a pas peur de cette tendance, on en parle aussi dans notre pays et on en parle à la fois positivement et négativement. Le fantôme du chômage se profile et rend plus difficile de se faire une idée des avantages de l'apprentissage en profondeur, mais il y a aussi des réalités comme www.deeplearningitalia.com qui visent à informer de manière équilibrée sur les opportunités qu'apporte l'apprentissage profond. Une autre réalité intéressante, non seulement italienne mais avec un chapitre à Milan, est celle de WiMLDS (Femmes dans l'apprentissage automatique et la science des données)

Parmi les applications du deep learning et en général de l'intelligence artificielle, actuelles ou à venir, on retrouve le Chatbot, par exemple. Les entreprises ne manquent pas et Commencez qui les développent et il existe de nombreuses réalités qui les utilisent, ce sont des systèmes artificiels qui peuvent parler aux gens via le chat textuel. Il se peut que vous ayez interagi avec nous sur un site qui a choisi ce mode pour communiquer avec vous. Une autre application est définie avec le terme de Vision par ordinateur et repose sur l'idée d'apprendre aux ordinateurs à comprendre le monde ainsi qu'à le voir et à enregistrer ses paramètres. Voici ça le concept d'apprentissage se fait sentir.

Vous avez peut-être également entendu parler de la prise de décision, car même dans la prise de décisions, un ordinateur qui réfléchit un peu peut nous aider. Je ne dis pas que nous pouvons tout choisir, mais il y a des situations où nous pouvons laisser un ordinateur nous montrer la meilleure façon, une fois qu'il a fondé toutes les données avec les critères que nous indiquons comme lignes directrices.

Apprentissage profond: algorithme

L'apprentissage profond est souvent défini, dans la pratique, comme une classe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui utilisent différents niveaux d'unités non linéaires en cascade pour effectuer des tâches d'extraction et de transformation d'entités. Comme entrée chaque niveau utilise la sortie du niveau précédent, rien de plus "simple".

Il y a deux types d'algorithme, ceux du type supervisé et ceux du type non supervisé, les applications incluent l'analyse de modèles (apprentissage non supervisé) et classification (enseignement supervisé). À mesure que le problème auquel nous sommes confrontés et que nous voulons résoudre change, la composition de chaque niveau d'unités non linéaires utilisé dans un algorithme d'apprentissage profond change.

Deep learning: livre

Il existe de nombreux textes pour aborder le deep learning et le machine learning, certains pour l'étudier dans le vrai sens du terme, d'autres pour le commenter. De tout ce que je voudrais recommander Alessandro Cucci parce que l'auteur dans son "Face à face avec le Machine Learning. L'incroyable parcours d'un développeur dans le fabuleux monde de la Data Science "parvient à dire ce qu'il est sans nous influencer dans le jugement. Et aussi sans nous effrayer avec trop de formules.

Le volume n'est ni un essai, ni un texte scolaire ou un manuel pratique, est une belle histoire racontée, high-tech et entièrement italienne, sur la Via Emilia et également sur le Web. Son auteur travaille comme Python Expertise Manager chez Energee3 Srl, une entreprise active dans les technologies de l'information et de la communication (TIC) et en 2016 il a fondé le PyRE (Python User Group Reggio Emilia), une communauté locale de développeurs Python.

Si vous êtes passionné par ces sujets, approfondissez avec Ganglions nerveux et sensoriels est réseau neuronal artificiel

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