Alan T. Norman - L'Apprentissage Automatique En Action

L'apprentissage automatique en action

Une introduction pour le profane

Alan T. Norman

Traducteur : N`Doua Diby Gaston

Copyright © 2020 - Alan T. Norman. Tous droits réservés.

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Pourquoi j'ai écrit ce livre

Ce livre n’aborde pas les algorithmes d'apprentissage automatique de codage

Une introduction pour le profane

Chapitre 1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique

Programmation explicite ou formation à l'algorithme

Définitions: intelligence artificielle ou apprentissage automatique ou réseaux neuronaux

CONCEPTS DE BASE

APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ OU APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE NON SUPERVISÉ

Quels sont les problèmes que l'apprentissage automatique peut résoudre ?

La boîte noire: ce que nous ne savons pas sur l'apprentissage machine

Allons plus loin

Chapitre 2. Le nettoyage, l'étiquetage et la conservation des ensembles de données

Nettoyage De L'ensemble Des Données

nécessité de très grands ensembles de données pour le ML

Nécessité d’un bon étiquetage

Chapitre 3. Choisir ou écrire un algorithme ml

Concepts de base

Types d'algorithmes populaires

L’algorithme D'apprentissage K-Means Clustering

Ce qu'il faut pour écrire un nouvel algorithme

Chapitre 4. Formation et déploiement d'un algorithme

La programmation nécessaire

Statique ou dynamique

Ingénierie du réglage et des fonctionnalités

Se Débarrasser D’un Algorithme

Chapitre 5. les applications pratiques de l'apprentissage automatique

Le secteur des transports

Recommandations De Produits

Le Secteur Des Finances

Assistants vocaux, maisons et voitures intelligentes

Conclusion

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Bienvenue dans le monde de l'apprentissage automatique !

L'intelligence artificielle est prête à changer le cours de l'histoire humaine, peut-être plus que toute autre technologie. Une grande partie de cette révolution est l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique est la science qui consiste à apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions à partir de données. À un niveau élémentaire, l'apprentissage automatique consiste à donner à un ordinateur un ensemble de données et à lui demander de faire une prédiction. Au début, l'ordinateur se trompera sur de nombreuses prédictions. Cependant, au fil des milliers de prédictions, l'ordinateur ré-outillera son algorithme et fera de meilleures prédictions.

Ce type d'informatique prédictive était autrefois impossible. Les ordinateurs ne pouvaient tout simplement pas stocker suffisamment de données ni les traiter assez rapidement pour apprendre efficacement. Aujourd'hui, au fil des années, les ordinateurs deviennent de plus en plus intelligents à un rythme rapide. Les progrès réalisés en matière de stockage et de puissance de traitement des données sont à l'origine de cette tendance à l'amélioration des machines. En conséquence, les ordinateurs d'aujourd'hui font des choses qui étaient impensables il y a seulement une ou deux décennies.

L'apprentissage automatique affecte déjà votre vie quotidienne. Amazon utilise l'apprentissage automatique pour prévoir les produits que vous voudrez acheter. Gmail l'utilise pour filtrer les messages spam de votre boîte de réception. Vos recommandations de films sur Netflix sont exécutées sur une base d’algorithmes d'apprentissage automatique.

Cependant, l'impact de l'apprentissage automatique ne s'arrête pas là. Les algorithmes d'apprentissage automatique font des prévisions dans toutes sortes de secteurs, de l'agriculture aux soins de santé. De plus, ses effets se feront sentir dans de nouvelles industries et de nouvelles manières chaque année. À mesure que ces nouvelles applications de l'apprentissage automatique émergeront, nous les accepterons progressivement comme faisant partie de notre vie quotidienne. Néanmoins, cette nouvelle dépendance à l'égard des machines intelligentes est un tournant dans l'histoire de la technologie, et la tendance ne fait que s'accélérer.

À l'avenir, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle en général entraîneront l'automatisation d'un grand nombre de tâches que les humains accomplissent aujourd'hui. Les voitures qui se conduisent seules font appel à l'apprentissage automatique pour la reconnaissance d'images et feront de plus en plus partie des transports, tout comme les camions et autres véhicules qui se conduisent seuls pour transporter des marchandises. Une grande partie de l'agriculture et de la fabrication est désormais automatisée, de sorte que l'apprentissage automatique fournit la nourriture que nous consommons et les biens que nous utilisons. La tendance à l'automatisation ne fait que s'accélérer. D'autres applications de l'apprentissage automatique pourraient changer fondamentalement les tâches que les humains accomplissent au quotidien, car les machines deviennent plus aptes à gérer des processus et à réaliser des travaux de connaissance.

Puisque l'apprentissage automatique aura un impact si profond sur la vie quotidienne, il importe que chacun ait accès à des informations sur son fonctionnement. C'est pour cette raison que j'ai écrit ce livre. Le paysage actuel de l'information sur l'apprentissage automatique est fragmenté.

Tout d'abord, il y a des explications pour le grand public qui rendent les concepts muets. Ces explications donnent l'impression que l'apprentissage automatique est quelque chose que seul un expert peut comprendre.

Deuxièmement, il y a les documents techniques rédigés par des experts pour des experts. Ils excluent le grand public par leur jargon et leur complexité. Il est évident que la rédaction et l'exécution d'un algorithme d'apprentissage automatique est une énorme prouesse technique, et ces explications techniques sont importantes. Cependant, il y a un trou dans la littérature actuelle sur l'apprentissage automatique.

Qu'en est-il du profane qui veut vraiment comprendre cette révolution technologique, pas nécessairement pour écrire du code mais pour avoir une idée des changements qui se produisent autour de lui ? La compréhension des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique ne devrait pas être réservée à une élite technologique. Ces changements nous affecteront tous. Ils ont des conséquences d’ordre éthique, et il est important que le public connaisse tous les avantages et les inconvénients de l'apprentissage automatique.

Voici la raison pour laquelle j'ai écrit ce livre. Si cela vous semble intéressant, j'espère que vous l'apprécierez.

Au cas où cette introduction n'était pas assez clair : ce livre n’est pas un livre de codage. Il n'est pas destiné aux informaticiens pour qu'ils en apprennent à créer des algorithmes d'apprentissage automatique.