Les dix principaux concepts et technologies du machine learning en 2023

L'apprentissage automatique est un sujet en évolution qui crée toujours de nouvelles idées et techniques. Cet article répertorie les dix principaux concepts et technologies de l'apprentissage automatique en 2023.

Cet article répertorie les dix principaux concepts et technologies de l'apprentissage automatique en 2023.

Top 10 des concepts et techniques de 2023 L'apprentissage automatique est le processus consistant à apprendre à un ordinateur à apprendre à partir de données sans programmation explicite. L'apprentissage automatique est une discipline en évolution qui crée constamment de nouvelles idées et techniques. Pour garder une longueur d’avance, les data scientists devraient suivre certains de ces sites Web pour se tenir au courant des derniers développements. Cela aidera à comprendre comment les techniques d'apprentissage automatique sont utilisées dans la pratique et fournira des idées d'applications possibles dans votre propre entreprise ou domaine de travail.

Les dix principaux concepts et technologies du machine learning en 2023 :

1. Deep Neural Network (DNN). Les réseaux de neurones profonds sont un type de programme d'apprentissage automatique qui existe depuis les années 1950. DNN est capable d'effectuer la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. Il se compose d’innombrables couches de neurones cachées, chacune apprenant une représentation des données entrantes et utilisant ensuite ces modèles pour prédire les données sortantes.

2. Réseau contradictoire génératif (GAN). GAN est une forme de modèle génératif dans lequel deux réseaux de neurones concurrents sont entraînés l'un sur l'autre. Un réseau tente de créer des échantillons qui semblent réels, tandis que l'autre réseau détermine si ces échantillons proviennent de données réelles ou de données générées. Les GAN ont obtenu un grand succès dans la génération d’images et de vidéos. Les GAN sont utilisés pour générer de nouvelles données similaires aux données existantes mais complètement nouvelles. Nous pouvons utiliser les GAN pour générer de nouvelles images à partir de chefs-d’œuvre existants créés par des artistes célèbres, également connus sous le nom d’art contemporain de l’IA. Ces artistes utilisent des modèles génératifs pour créer des chefs-d’œuvre déjà créés.

3. Apprentissage profond. L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique qui utilise un grand nombre de niveaux de traitement, souvent des centaines, pour apprendre des modèles à partir de données. Cela permet aux ordinateurs d’accomplir des tâches que les humains trouvent difficiles. L'apprentissage profond a été utilisé dans un large éventail d'applications, notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, l'automatisation et l'apprentissage par renforcement.

4. Apprentissage automatique et intelligence artificielle dans le contexte du COVID-19. Depuis janvier 2020, l’intelligence artificielle (IA) est utilisée pour identifier les cas de COVID-19 en Chine. Des experts de l'Université de Wuhan ont créé ce système d'intelligence artificielle. Ils ont développé un algorithme d'apprentissage en profondeur capable d'analyser les données provenant d'appels téléphoniques, de messages texte, de messages sur les réseaux sociaux et d'autres sources.

5. IA conversationnelle ou robot conversationnel. Il s'agit d'une technologie dans laquelle nous parlons à un chatbot qui traite la parole après avoir détecté la saisie vocale ou la saisie de texte, puis active une tâche ou une réponse spécifique.

6. Apprentissage automatique en cybersécurité. La cybersécurité est le domaine qui consiste à garantir qu'une organisation ou toute personne utilisant Internet ou n'importe quel réseau est protégée contre tous les dangers liés à la sécurité. Une organisation gère de grandes quantités de données complexes et doit protéger ces données contre les dangers malveillants. Par exemple, quiconque tente de pirater un ordinateur, d'accéder à des données ou d'obtenir un accès non autorisé, c'est cela la cybersécurité.

7. Apprentissage automatique et Internet des objets. Les différents programmes IoT que nous utilisons dans l’entreprise sont sujets aux erreurs, après tout il s’agit d’une machine. Si un système n’est pas conçu correctement ou présente des défauts, il est voué à l’échec à un moment donné. Cependant, grâce à l'apprentissage automatique, la maintenance devient plus facile, car tous les facteurs susceptibles de provoquer l'échec du processus d'identification peuvent être identifiés à l'avance et de nouveaux plans d'action peuvent être préparés à cet effet, permettant aux entreprises d'économiser beaucoup d'argent en réduisant les coûts de maintenance.

8. Réalité augmentée. L’avenir de l’intelligence artificielle est la réalité augmentée. De nombreuses applications réelles bénéficieront des promesses de la réalité augmentée (RA).

9. Apprentissage automatique automatisé. La création de modèles d'apprentissage automatique traditionnels nécessite beaucoup d'expertise et de temps pour créer et comparer des centaines de modèles. Cela prend du temps, nécessite beaucoup de ressources et est plus difficile. L'apprentissage automatique automatisé permet de développer rapidement des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production.

10. Prévisions de séries chronologiques. La prévision est un élément important de tout type d'entreprise, qu'il s'agisse des ventes, de la demande des clients, des revenus ou des stocks. En combinaison avec l’apprentissage automatique automatisé, il est possible d’obtenir des prévisions de séries chronologiques recommandées de haute qualité.

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