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Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning (ML apprentissage automatique) sont les deux termes courants et fréquemment utilisés de nos jours pour le développement de systèmes intelligents. Bien que ces deux technologies soient liées, les gens utilisent souvent l’une comme synonyme de l’autre, ce n’est pas la même chose.
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Neurosciences, intelligence artificielle et données introuvables dans le Big Data
En pratique, tout apprentissage automatique est une intelligence artificielle, mais toute l’intelligence artificielle n’est pas un apprentissage automatique. L’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique capable de créer un système informatique capable de simuler l’intelligence humaine, et les systèmes d’intelligence artificielle utilisent des algorithmes pour travailler sur leur propre logique.
L’apprentissage automatique, quant à lui, est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux robots d’apprendre à partir de données ou d’expériences passées sans avoir à être programmés pour une tâche particulière. L’apprentissage automatique donne à un ordinateur la capacité d’apprendre par lui-même, sur la base de modèles d’entraînement, d’évaluer ses performances et de prévoir.
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machines intelligentes
Les robots industriels sont de bons exemples d’intelligence artificielle car ils ont la capacité de surveiller leur précision et leurs performances. Ce faisant, ils peuvent détecter ou détecter quand une maintenance est nécessaire pour éviter les temps d’arrêt et travailler dans des environnements nouveaux et inconnus, sans programmation préalable.
Des assistants personnels comme Google Home, Siri, Alexa et Cortana montrent également comment l’intelligence artificielle peut faciliter les interactions entre les humains et les machines. Ils permettent aux utilisateurs de trouver des informations, de réserver des hôtels, d’ajouter des événements aux calendriers, de répondre à des questions et de programmer des réunions ou d’envoyer des messages de manière semi-intuitive.
Dans l’industrie automobile, l’intelligence artificielle est utilisée pour aider le conducteur à obtenir des informations sur les problèmes du véhicule, la consommation de carburant, la surveillance des angles morts et d’autres facteurs. Dans les projets de voitures entièrement autonomes, les capteurs, les processeurs et les réseaux convolutifs aident à la prise de décision et détectent les piétons et autres véhicules pour assurer une conduite sûre.
Apprendre des expériences
La plupart des sites Web de commerce électronique disposent d’outils d’apprentissage automatique qui font des recommandations pour différents produits en fonction de l’historique de recherche des utilisateurs. Par exemple, si vous recherchez des livres de cuisine dans une boutique en ligne et que vous en achetez un, lorsque vous revenez sur le site, la page d’accueil affichera une liste de livres liés au sujet recherché précédemment.
Le moteur d’apprentissage automatique fait également des recommandations en fonction de ce que vous aimez, en l’ajoutant à votre panier et à d’autres fonctionnalités connexes pour essayer d’apprendre du comportement humain. Cette formation génère des réponses immédiates, basées sur des actions précédentes qui ont été « enregistrées » dans la base de données du système d’apprentissage des logiciels informatiques.
De nos jours, la plupart des services de messagerie utilisent des outils d’apprentissage automatique pour apprendre et identifier automatiquement les tentatives de spam et de phishing. Ces filtres intelligents contournent les règles préexistantes, créant de nouveaux vérificateurs basés sur le comportement de l’utilisateur.
Les systèmes de ML sont basés sur trois points : une tâche à effectuer, un ensemble de données sur cette tâche et, enfin, une mesure statistique qui montre dans quelle mesure ce système effectue le travail proposé. Par conséquent, afin de classer un algorithme comme ML, on s’attend à ce qu’en exécutant des tâches expérimentales, il améliore ses métriques de qualité », explique le spécialiste de l’IA Douglas Amorim de Oliveira.
futurs cerveaux
L’intelligence artificielle est importante pour le développement de nouvelles technologies car elle constitue la base de l’apprentissage informatique. Grâce à l’intelligence artificielle, les machines ont pu exploiter de grandes quantités de données et utiliser ce qu’elles ont appris pour prendre des décisions futures plus précises.
Les systèmes basés sur des algorithmes sont tenus pour responsables par des approches technologiques nouvelles et de plus en plus complètes. Les percées médicales dans la recherche sur le cancer et même les études de pointe sur le changement climatique associent l’apprentissage automatique à d’autres intelligences artificielles pour créer des modèles et des équipements plus efficaces.
L’intelligence artificielle est la quantité d’apprentissage automatique qui est passée d’une invention de l’imagination à une réalité. Les robots qui peuvent penser comme les humains ont été une excellente intrigue pour une histoire captivante. Désormais, ils font partie du quotidien de milliers de personnes sur leurs smartphones, tablettes et assistants virtuels.
« La tendance est que ces deux technologies deviennent de plus en plus populaires et imprègnent notre vie quotidienne. Le ML et l’IA sont utilisés aujourd’hui lorsque nous voyageons pour aider à améliorer les routes ou aider dans différents domaines tels que la médecine, l’agro-industrie, le marketing et les marchés financiers. Oliveira souligne que nous vivons une grande révolution qui ne fait que commencer.
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