Fondamentaux de l'IA
Définition
Les fondamentaux de l'IA couvrent les idées centrales derrière l'intelligence artificielle : ce que nous entendons par apprentissage, représentation et généralisation. Cela inclut l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'optimisation et la relation entre données, modèles et objectifs.
Ces idées sous-tendent à la fois l'apprentissage automatique classique et l'apprentissage profond. Les comprendre vous aide à choisir le bon paradigme, interpréter les résultats et raisonner sur les limites (p. ex. exigences en données, biais, robustesse).
Comment ça marche
En pratique, les données sont collectées ou étiquetées ; un modèle (p. ex. une fonction ou un réseau) est choisi ; et un objectif (perte ou récompense) est optimisé pour que le modèle s'ajuste aux données. Le résultat est une prédiction (ou action) sur de nouvelles entrées. Le pipeline repose sur des fondements mathématiques — probabilités, algèbre linéaire, optimisation — et l'évaluation sur des données réservées pour assurer la généralisation plutôt que la mémorisation.
Cas d'utilisation
Les idées fondamentales du ML s'appliquent partout où vous avez des données et un objectif de prédiction ou d'optimisation bien défini.
- Construction de classifieurs (p. ex. détection de spam, analyse de sentiments) à partir de données étiquetées
- Apprentissage de représentations pour les systèmes de recommandation ou la recherche
- Formulation de la prise de décision comme prédiction ou optimisation (p. ex. prévision, contrôle)
Documentation externe
- Cours accéléré ML de Google — Introduction aux concepts de ML
- MIT 6.S191 – Introduction au Deep Learning — Cours et matériaux