IA, ML et DL

– Dévoiler le jargon

Comment cela se passe-t-il ?
aux cerveaux humains ?

  • L’intelligence artificielle copie le comportement humain, la façon dont nous pensons, travaillons et fonctionnons.
  • L’apprentissage automatique apprend aux ordinateurs à penser comme les humains.
  • Le Deep Learning est un logiciel qui imite les réseaux de neurones du cerveau humain. Il s’améliore de lui-même avec l’expérience et en utilisant des données historiques.

ARTIFICIEL
INTELLIGENCE :

ARTIFICIEL
INTELLIGENCE :

Depuis l’évolution de la technologie, l’homme a voulu des machines
de travailler sur l’automatisation sans aucune aide extérieure. L’IA tombe
en trois catégories :

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ÉTROITE (IAO) :

L’ANI ou IA faible est programmée pour se concentrer sur une tâche précise. Il peut même accomplir une tâche en temps réel, mais il n’a la possibilité d’extraire des informations que d’un ensemble de données spécifique.

L’INTELLIGENCE GÉNÉRALE ARTIFICIELLE (AGI) :

Il s’agit de l’intelligence hypothétique d’une machine qui a la capacité de comprendre toutes les tâches intellectuelles que les humains peuvent accomplir.

LA SUPER INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (ASI) :

Il s’agit de l’IA hypothétique qui n’imite pas l’intelligence humaine, mais qui possède une intelligence bien supérieure à celle des esprits humains les plus brillants et les plus intelligents.

Depuis l’évolution de la technologie, l’homme a voulu des machines
de travailler sur l’automatisation sans aucune aide extérieure. L’IA tombe
en trois catégories :

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ÉTROITE (IAO) :

L’ANI ou IA faible est programmée pour se concentrer sur une tâche précise. Il peut même accomplir une tâche en temps réel, mais il n’a la possibilité d’extraire des informations que d’un ensemble de données spécifique.

L’INTELLIGENCE GÉNÉRALE ARTIFICIELLE (AGI) :

Il s’agit de l’intelligence hypothétique d’une machine qui a la capacité de comprendre toutes les tâches intellectuelles que les humains peuvent accomplir.

LA SUPER INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (ASI) :

Il s’agit de l’IA hypothétique qui n’imite pas l’intelligence humaine, mais qui possède une intelligence bien supérieure à celle des esprits humains les plus brillants et les plus intelligents.

EXEMPLES D’APPLICATIONS

  • L’analyse sentimentale aide à comprendre les réactions des clients
  • Les logiciels de vérification de la grammaire tels que Grammarly et ProWritingAid utilisent l’IA.
  • Reconnaissance des visages, des empreintes digitales et de la voix pour améliorer nos systèmes de sécurité
  • La RPA automatise les tâches banales et répétitives, réduisant ainsi la charge de travail.
  • La technologie NLP de l’IA permet de détecter l’urgence dans un texte, aidant ainsi les équipes de la société civile.

ALGORITHMES

Méthodes critiques d’acteurs, gradient de politique déterministe profonde multi-agents (MADDPG), Q-Learning, REINFORCE.

MACHINE
APPRENDRE :

MACHINE
APPRENDRE :

Les systèmes de ML apprennent et s’améliorent automatiquement à partir de l’expérience, sans avoir à se préoccuper de la qualité de l’information.
à programmer. Elle repose sur le principe que les systèmes peuvent apprendre à partir des données,
identifier des modèles et prendre des décisions avec peu ou pas d’intervention humaine. ML
est le meilleur choix lorsqu’il s’agit d’analyser, de comprendre et d’identifier les
dans les données.

EXEMPLES D’APPLICATIONS

  • Des services comme Uber et Lyft réduisent les détours pour les trajets en taxi collectif.
  • La section “Personnes que vous connaissez peut-être” sur Facebook
  • Les chatbots prennent la place d’un responsable de la sécurité des systèmes d’information. À chaque interaction, il devient plus intelligent et offre un meilleur service.
  • Traffic des prédictions sur Google Maps
  • Les recommandations de films que vous recevez sur votre compte Netflix

ALGORITHMES

Analyse des sentiments, machines à vecteurs de support, régression linéaire, regroupement K-means, régression logistique, etc.

DEEP
APPRENDRE :

DEEP
APPRENDRE :

Il imite le réseau de neurones du cerveau humain. Si un modèle ML prédit quelque chose de manière erronée, le programmeur doit alors le fixer, mais dans le cas de l’apprentissage profond, il se fixe lui-même. L’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches pour résoudre les problèmes les plus difficiles.

EXEMPLES D’APPLICATIONS

  • Les voitures auto-conduites sont une conséquence de l’apprentissage en profondeur
  • Watson d’IBM est connu pour ses recommandations très précises en matière de traitement du cancer.
  • Traducteurs de langues
  • Offrir des expériences personnalisées sur les sites de commerce électronique
  • Identifier les troubles du langage et de la parole chez les enfants avant même l’école maternelle

ALGORITHMES

Réseaux neuronaux récurrents (RNN), réseaux siamois, réseaux à mémoire à long terme (LSTM), apprentissage par transfert, réseaux neuronaux convolutifs (CNN), transformateur, etc.

TAILLE DU MARCHÉ

TAILLE DU MARCHÉ

La taille du marché de l’IA devrait atteindre 733,7 milliards de dollars d’ici 2027.

Le marché de l’apprentissage automatique devrait représenter 47,29 milliards de dollars d’ici 2027, avec un taux de croissance annuel composé de 44,9 % entre 2020 et 2027.

Selon les estimations, le marché de l’apprentissage profond représentera 10,2 milliards de dollars d’ici 2025.

La taille du marché de l’IA devrait atteindre 733,7 milliards de dollars d’ici 2027.

Le marché de l’apprentissage automatique devrait représenter 47,29 milliards de dollars d’ici 2027, avec un taux de croissance annuel composé de 44,9 % entre 2020 et 2027.

Selon les estimations, le marché de l’apprentissage profond représentera 10,2 milliards de dollars d’ici 2025.