Intelligence artificielle (IA) est répandu dans tout, de la correction automatique aux recommandations musicales, du monstre de Frankenstein aux réplicants et robots paranoïaquesFormalisée dans les années 1950, l’IA a dépassé le stade de la fiction spéculative et fait désormais partie intégrante de notre vie quotidienne.
Ces dernières années ont vu une augmentation significative des projets logiciels utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Bien que souvent utilisés de manière interchangeable, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (AA) sont deux concepts distincts. L'IA est considérée comme de l'intelligence et l'AA comme de la connaissance.
La différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
L'intelligence artificielle décrit la capacité des machines à effectuer des tâches généralement associées à l'activité et à l'intelligence humaines : raisonnement, apprentissage, traitement du langage naturel, perception, etc. Toute activité « intelligente » réalisée par une machine relève de l'IA. L'intelligence artificielle est la capacité d'une machine à imiter le comportement humain intelligent.
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA. Le ML est un ensemble d'algorithmes conçus pour réaliser l'IA : ces algorithmes doivent être capables d'apprendre à partir de données, de s'adapter lorsqu'ils sont exposés à davantage de données et d'atteindre un objectif sans être explicitement programmés.
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Les tâches de ML sont souvent classées en deux catégories principales : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Les deux sont souvent nécessaires pour analyser et exploiter efficacement de grands ensembles de données.
Un algorithme d'apprentissage supervisé déduit un modèle de prédiction à partir d'un ensemble d'apprentissage : un algorithme capable de formuler une conclusion en fonction du cheminement habituel entre l'entrée et la sortie. L'objectif de l'apprentissage supervisé est de permettre, lorsque de nouvelles données (entrées) sont disponibles, de prédire (avec précision) leur sortie.
Une tâche simple de classification de données, par exemple, peut être abordée avec un algorithme d'apprentissage supervisé si elle dispose de suffisamment de données de départ : le type de données x appartient à la catégorie z. Lorsque vous ajoutez de nouvelles données, cet algorithme sera alors capable d'identifier le type de données [x], en fonction des identifiants [y], qui peut être classé dans la catégorie [z]. Les algorithmes d'apprentissage supervisé nécessitent généralement une intervention humaine. étiquette les données.
Un algorithme d'apprentissage non supervisé, quant à lui, tente de trouver des points communs entre les données (sans étiquetage humain) pour en tirer des enseignements. À partir d'un ensemble de fichiers, un algorithme non supervisé peut regrouper les données en sous-groupes en fonction des caractéristiques, du contenu ou des métadonnées des documents.
Le clustering, par exemple, est un type d'algorithme d'apprentissage non supervisé : les algorithmes de clustering analysent les données pour découvrir et identifier les clusters naturels qui indiquent qu'il s'agit du même type de données - cela peut signifier des types spécifiques d'informations personnelles, des formats qui contiennent généralement des informations personnelles, et plus encore.
Apprentissage profond
Le Deep Learning est un ensemble d'algorithmes visant à réaliser des tâches d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées. Ces algorithmes s'inspirent de la façon dont les humains traitent les données et reconnaissent des modèles. Il s'agit d'une couche supplémentaire de classification et de clustering permettant de donner du sens à des données indépendantes et non étiquetées.
L'apprentissage profond apporte un niveau de sophistication supplémentaire à la cartographie et à l'analyse de grands ensembles de données. Il intègre une architecture en couches pour mieux aborder les défis complexes liés aux données, comme le traitement du langage naturel, l'interprétation du big data et le traitement d'ensembles de données non structurés et diversifiés.
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