Dix algorithmes courants qui doivent être compris pour l’apprentissage de l’IA. Combien en connaissez-vous ?

Tout d’abord, les gens doivent comprendre ce qu’est un algorithme d’IA ? En termes simples, les algorithmes d’IA sont des modèles mathématiques qui permettent aux machines d’apprendre à partir des données. Ils se présentent sous différentes formes, notamment l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Des exemples de données étiquetées sont utilisées pour la formation d'algorithmes d'apprentissage supervisé, tandis que les données non étiquetées sont utilisées pour la formation d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Les données balisées sont annotées avec une valeur cible prédéfinie, tandis que les données non marquées ne se voient attribuer aucune valeur cible. Les essais et erreurs sont la méthode d'apprentissage des algorithmes d'apprentissage par renforcement et sont largement utilisés dans des jeux tels que les échecs et le Go, ainsi que dans l'industrie de la robotique.

Dix algorithmes d'IA couramment utilisés :

(1) Réseau de neurones artificiels (ANN)

L'inspiration des réseaux de neurones artificiels vient du cerveau humain et ils sont utilisés dans la reconnaissance d'images et de la parole ainsi que dans le langage naturel traitement. Les données d’entrée sont transmises à des couches de neurones artificiels, ce qui constitue l’idée centrale des réseaux de neurones artificiels. Chaque neurone prend les informations de la couche précédente et calcule une sortie, qui est ensuite transmise à la couche suivante. Actuellement, presque toutes les applications d’intelligence artificielle utilisent l’apprentissage profond comme architecture privilégiée, qui utilise des réseaux neuronaux artificiels multicouches. Les réseaux de neurones artificiels ont été utilisés pour la première fois dans les années 1950.

(2) Machine à vecteurs de support (SVM)

La machine à vecteurs de support (SVM) est utilisée pour les problèmes de classification et de régression et fonctionne en trouvant la meilleure ligne droite ou courbe qui sépare différents groupes de points de données (appelée « super plate-forme" "). Cette super plateforme peut ensuite être utilisée pour prédire à quel groupe appartient un nouveau point de données. Les machines à vecteurs de support (SVM) peuvent indiquer aux utilisateurs quels e-mails sont du spam et sont largement utilisées dans des domaines tels que la bioinformatique, la finance et la vision par ordinateur.

(3) Arbre de décision

L'arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour faire des prédictions. Il fonctionne en divisant récursivement les données en sous-ensembles en fonction des valeurs des caractéristiques sélectionnées.

(4) Random Forest

La forêt aléatoire est une extension de l'arbre de décision. Ils améliorent la précision des prédictions en combinant les résultats de plusieurs arbres de décision.

(5) Clustering K-means

Le clustering K-means est un algorithme d'apprentissage automatique non supervisé qui attribue des points de données à K différents sous-ensembles de cluster en mesurant la similarité entre eux. Les utilisateurs peuvent prédéfinir ou utiliser des algorithmes pour déterminer la valeur de K. K joue un rôle important dans des domaines tels que la segmentation d'images et le regroupement de documents.

(6) Boosting de gradient

Le modèle de prédiction peut être implémenté en combinant les résultats de nombreux modèles faibles pour effectuer un boosting de gradient, une technique d'apprentissage automatique. Il est utilisé dans les classements de recherche sur le Web et dans la publicité en ligne.

(7) Réseau neuronal convolutif (CNN)

Le réseau neuronal convolutif des réseaux neuronaux artificiels est conçu en s'inspirant du cortex visuel du cerveau humain. Il peut apprendre automatiquement des caractéristiques telles que les bords et les coins des images. Les réseaux de neurones convolutifs sont des réseaux spécialisés pour le traitement des données de grille (telles que les pixels), tandis que les réseaux de neurones artificiels sont à usage général, de sorte que les réseaux de neurones convolutifs conviennent au traitement d'images et de vidéos.

(8) Réseau de mémoire à long terme (LSTM)

Le réseau de mémoire à long terme est un réseau neuronal utilisé pour traiter des données séquentielles telles que la parole et le texte, il est donc très utile pour la reconnaissance vocale, la machine traduction et reconnaissance de textes manuscrits.

(9) Analyse en composantes principales (ACP)

L'ACP est une technique qui réduit la dimensionnalité des données en projetant les données dans un espace de faible dimension. Il est utilisé pour la reconnaissance faciale et la compression d’images.

(10) Algorithme Apriori

Apriori est un algorithme d'apprentissage de règles d'association, qui est une technique permettant de découvrir des relations entre des variables dans de grands ensembles de données en identifiant des modèles, des associations ou des corrélations fréquentes entre les variables. Dans l’analyse des achats sur le marché, il est courant d’identifier les articles fréquemment achetés ensemble.

Lorsque les gens interagissent avec l’IA, ils interagissent avec ces algorithmes. Les gens ont tendance à anthropomorphiser les systèmes d’IA, mais cela n’est pas nécessaire pour comprendre l’IA. Comme il ne s’agit que d’un problème mathématique, il présente des limites, dont l’une réside dans sa dépendance aux données. Les algorithmes d’IA nécessitent une grande quantité de données de haute qualité pour être entraînés efficacement. En IA, des données plus nombreuses et de meilleure qualité sont nécessaires à la formation. En revanche, les gens sont plus capables de tirer des conclusions à partir d’un seul exemple, ce qui leur permet d’en apprendre davantage à partir d’un seul exemple.

L'application populaire des systèmes d'IA doit remplir une ou plusieurs des conditions suivantes :

(1) L'hypothèse d'extension est correcte (le simple ajout de données et de calculs produira une intelligence générale artificielle (AGI)).

(2) Comparés aux voies biologiques (comme les avions qui parviennent à voler mais ne sont pas conçus comme des oiseaux), les grands modèles linguistiques (LLM) représentent une voie alternative réalisable vers l'intelligence générale.

(3) Des algorithmes et des architectures nouveaux ou innovants sont nécessaires pour permettre aux systèmes d'IA d'acquérir des connaissances à partir d'un ou de quelques exemples (un tel système peut nécessiter un modèle mondial cohérent et une incarnation virtuelle/physique).

Qu'avons-nous appris de l'IA ?

Bien que l'IA soit puissante et impressionnante, il s'agit simplement d'un outil basé sur des principes mathématiques bien établis, des algorithmes de probabilité et d'optimisation statistique. On ne sait pas exactement à quel moment un système de traitement de l’information intégrant l’IA deviendra un être numérique pleinement réalisé et conscient, doté de capacités dépassant celles de l’esprit humain. Ce qui est clair, c’est que nous entrons dans une nouvelle ère et que, à mesure que les données et les ressources informatiques continuent de croître, le monde va changer.

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