Voici 10 termes clés que chaque amateur d'IA devrait connaître et comprendre.
L'intelligence artificielle (IA) est devenue une force transformatrice dans toutes les industries, façonnant la façon dont nous interagissons avec la technologie et le monde qui nous entoure. Pour ceux qui sont profondément dans le domaine de l'intelligence artificielle, la compréhension de la terminologie sous-jacente est cruciale.
1. Intelligence artificielle (IA): À la base, l'intelligence artificielle fait référence au développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. L'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception et la compréhension des langues sont certaines de ces tâches. Les systèmes d'IA utilisent des algorithmes pour analyser les données, en apprendre et prendre des décisions éclairées, imitant l'intelligence humaine.
Apprentissage automatique (ML): L'apprentissage automatique est un sous-ensemble d'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes qui permettent aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience sans programmation explicite. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux ordinateurs de reconnaître les modèles, de faire des prédictions et d'améliorer leurs performances au fil du temps car elles sont exposées à plus de données.
3. Réseaux de neurones: les réseaux de neurones sont un élément clé de l'apprentissage en profondeur, un sous-ensemble d'apprentissage automatique. Inspirés par la structure du cerveau humain, les réseaux de neurones sont constitués de couches nodales interconnectées ou de neurones artificiels. Ces réseaux sont formés sur les données pour reconnaître les modèles et prendre des décisions, permettant des tâches complexes telles que la reconnaissance de l'image et de la parole.
Traitement du langage naturel (PNL): Le traitement du langage naturel est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Les algorithmes PNL permettent aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer un langage humain, facilitant les applications telles que les chatbots, la traduction du langage et l'analyse des sentiments.
5. Deep Learning: Deep Learning est un sous-champ de l'apprentissage automatique qui implique plusieurs couches de réseaux de neurones (réseaux de neurones profonds). Ces réseaux peuvent apprendre automatiquement les représentations hiérarchiques des données, ce qui les rend très puissants pour des tâches telles que la reconnaissance de l'image et de la parole et le traitement du langage naturel.
Un algorithme est un ensemble d'instructions ou de règles étape par étape qu'un ordinateur suit pour résoudre un problème spécifique ou effectuer une tâche spécifique. Dans l'intelligence artificielle, les algorithmes sont cruciaux pour le traitement et l'analyse des données, permettant aux machines de prendre des décisions ou des prédictions basées sur des modèles et des informations.
7, apprentissage supervisé: l'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique où les algorithmes sont formés sur des ensembles de données étiquetés, ce qui signifie que les données d'entrée correspondent à la sortie correspondante souhaitée. L'algorithme apprend à cartographier l'entrée à la sortie correcte, ce qui lui permet de faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles.
8. Apprentissage non supervisé: Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé implique la formation d'un algorithme sur un ensemble de données non étiqueté. En l'absence de conseils explicites, les algorithmes doivent trouver des modèles et des liens dans les données. La réduction et le clustering sont deux applications communes.
9. Apprentissage par renforcement: l'apprentissage du renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel les agents apprennent à prendre des décisions en interagissant avec l'environnement. Selon leur comportement, l'agent reçoit des commentaires sous forme d'incitations ou de pénalités, ce qui aide à apprendre progressivement le meilleur plan d'action.
Vision par ordinateur: la vision par ordinateur est un champ interdisciplinaire qui permet aux machines d'interpréter et de prendre des décisions basées sur des données visuelles. Cela comprend des tâches telles que la reconnaissance de l'image et de la vidéo, la détection d'objets et la segmentation de l'image. La vision par ordinateur fait partie intégrante d'applications telles que la reconnaissance faciale et les voitures autonomes.