Apprentissage profond et apprentissage automatique | IA contre apprentissage automatique contre apprentissage en profondeur

Apprentissage profond et apprentissage automatique | IA contre apprentissage automatique contre apprentissage en profondeur Bonjour, bienvenue dans le didacticiel de science des données d’Acadgild. Dans cette vidéo, nous expliquons la différence entre les trois concepts clés de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur pour comprendre leur relation avec le domaine de la science des données. Tout d’abord, l’intelligence artificielle ou IA ! Qu’est-ce que c’est? L’intelligence artificielle est n’importe quel code, technologie ou algorithme qui permet aux machines d’imiter, de développer et d’afficher la cognition ou le comportement humain. Nous sommes à l’ère de ce que beaucoup de gens appellent « l’intelligence artificielle faible ». La technologie n’en est qu’à ses balbutiements et devrait permettre aux machines de faire tout et tout ce que les humains font à l’ère de la “forte intelligence artificielle”. Pour passer d’une intelligence artificielle faible à une intelligence artificielle forte, les machines doivent apprendre comme les humains le font. Les techniques et les processus qui aident les machines à effectuer ce travail sont généralement classés dans l’apprentissage automatique. La machine apprend principalement de deux manières. Leur apprentissage est soit supervisé, soit non supervisé. Dans l’apprentissage supervisé, l’apprentissage automatique prédit les résultats avec l’aide de scientifiques des données. Dans l’apprentissage non supervisé, la machine apprend les résultats de la prédiction en reconnaissant des modèles dans les données d’entrée. Lorsque les machines peuvent tirer des inférences significatives à partir de grands ensembles de données, elles démontrent des capacités d’apprentissage en profondeur. L’apprentissage en profondeur nécessite des réseaux de neurones artificiels (ANN), tout comme les réseaux de neurones biologiques humains. Ces réseaux contiennent des nœuds dans différentes couches, qui sont connectés les uns aux autres et communiquent entre eux pour comprendre de grandes quantités de données d’entrée. L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, et l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Ces trois technologies peuvent aider les scientifiques et les analystes à interpréter de grandes quantités de données et sont donc vitales pour le domaine de la science des données. Pour en savoir plus sur ces technologies, veuillez vous abonner au blog et à la chaîne Youtube d’Acadgild. Pour devenir un expert, veuillez vous joindre à l’un de nos cours. Merci d’avoir regardé et bon apprentissage! Pour plus de mises à jour sur les cours et des conseils, veuillez nous suivre : Facebook : Twitter : LinkedIn :.