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Comment simplifier l’explication de l’IA, ML, DL en relation avec la Data Science, l’analyse des données et l’exploration des données ?


Intelligence Artificielle (IA) : Intelligence Humaine Manifestée par les Machines :

  • Intelligence démontrée par les machines
  • Définition large incluant toute simulation de l’intelligence humaine
  • Domaines de recherche, développement et investissement en expansion et en diversification
  • Englobe la robotique, le raisonnement basé sur des règles, le traitement du langage naturel (NLP), les techniques de représentation des connaissances (graphes de connaissances), etc.

Apprentissage Automatique « Machine Learning « (ML) : Une Approche pour Atteindre l’Intelligence Artificielle :

  • Sous-domaine de l’IA visant à enseigner aux ordinateurs la capacité d’accomplir des tâches avec des données, sans programmation explicite
  • Utilise des approches numériques et statistiques, dont des réseaux neuronaux artificiels pour encoder l’apprentissage dans des modèles
  • Modèles construits via des itérations de calcul « d’entraînement » ou par utilisation

Apprentissage Profond « Deep Learning » (DL) : Une Technique pour Mettre en Œuvre l’Apprentissage Automatique :

  • Sous-domaine du ML utilisant des techniques spécialisées impliquant des réseaux neuronaux artificiels à plusieurs couches (2+)
  • La superposition permet un apprentissage en cascade et des niveaux d’abstraction (par ex. ligne -> forme -> objet -> scène)
  • Intensif en termes de calcul, facilité par le cloud, les GPU et des matériels spécialisés tels que les FPGA, les TPU, etc.

Data Science : Méthodes, Algorithmes et Systèmes Scientifiques pour Extraire des Connaissances ou des Idées à partir de Données Volumineuses

  • Aussi connue sous le nom d’analyse prédictive ou avancée
  • Techniques algorithmiques et computationnelles et outils pour manipuler de grands ensembles de données
  • Centrée de plus en plus sur la préparation et la modélisation des données pour les tâches de ML et DL
  • Englobe des méthodes statistiques, la manipulation de données et des technologies de streaming (par ex. Spark, Hadoop)
  • Compétences clés et outils derrière la construction des technologies IA modernes

Analyse de données « Data Analysis » – Processus d’inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données.

Analytique de données « Data Analysis » – Découverte, interprétation et communication de motifs significatifs dans les données.

Fouille de données « Data Mining » – Processus de découverte de motifs dans de grands ensembles de données impliquant des méthodes à l’intersection de l’apprentissage automatique, des statistiques et des systèmes de bases de données.

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