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Comprendre le Machine Learning

What is machine learning ? La Royal Society britannique a mis en ligne cette vidéo de Marcus du Sautoy, professeur de Mathématiques à Oxford, qui livre les clés de la technologie de l’apprentissage machine

Le machine learning est une technologie qui permet aux machines d’apprendre grâce aux données obtenues via Internet. Une forme d’intelligence artificielle utilisée quotidiennement, à l’occasion d’une recherche internet, un filtre anti-spam dans une boîte mail, une application de reconnaissance vocale sur notre smartphone…

Y a-t-il alors des différences entre l’intelligence artificielle et le machine learning? D’après une enquête réalisée par la Royal Society, seulement 9% des gens sondés reconnaissent avoir déjà entendu parler du machine learning, alors que l’IA est une notion beaucoup plus répandue, notamment grâce aux films de science-fiction. Selon le mathématicien, le machine learning est une branche plus spécifique de l’IA : le programme évolue en fonction des interactions qu’il peut avoir avec la base de données dont il est composé. Il existe de nombreuses connections entre l’IA et le machine learning, explique-t-il. 

Peut-on comparer l’apprentissage de la machine et celui d’un être humain? Pas vraiment, indique l’intervenant, dans la mesure où le machine learning repose sur des algorithmes sophistiqués et des programmes qui apprennent seulement de leurs propres erreurs, alors qu’un être humain apprend aussi de son environnement. Si la machine constate une erreur dans sa prédiction, elle change quelques paramètres pour faire mieux la fois suivante. Bien sûr, on retrouve des similitudes entre les deux, puisque la machine apprend grâce à l’humain : il lui transmet donc sa façon d’apprendre. Mais la différence majeure entre un cerveau humain et le machine learning réside dans le fait que le programme peut comprendre ce qu’il doit faire et comment il doit le faire, mais il ne saura jamais pourquoi il doit agir de la sorte. 

 

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