Apprentissage Automatique et Réseaux Neuronaux - page 9

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Cours 10 - Chatbots / Remarques de clôture

Stanford CS230 : Apprentissage en profondeur | Automne 2018 | Cours 10 - Chatbots / Remarques de clôture

La vidéo couvre divers sujets liés à la création de chatbots avec apprentissage en profondeur. Le conférencier discute du traitement du langage naturel, de la récupération d'informations et de l'apprentissage par renforcement en tant que méthodes de création de chatbots. L'accent est mis sur l'importance du contexte, de la classification des intentions, du marquage des emplacements et de la formation conjointe. La conférence couvre également les moyens de générer automatiquement des données pour la formation des chatbots, l'évaluation de leurs performances et la construction de systèmes de gestion de contexte pour eux. Le conférencier encourage les étudiants à utiliser leurs compétences pour travailler sur des projets significatifs et élever l'ensemble de la race humaine. Enfin, il remercie les étudiants pour leur travail acharné et les encourage à continuer à faire une différence dans le monde en utilisant l'IA.

• 00:00:00 Dans cette section, l'orateur présente une étude de cas sur la façon de créer un chatbot pour aider les étudiants à s'inscrire à un cours ou à trouver des informations. L'orateur souligne que les chatbots sont un sujet industriel important et ont été difficiles à construire, et la communauté universitaire a contribué à les améliorer. Le chatbot construit pour cette zone restreinte suppose que les étudiants ne demanderont qu'à trouver des informations sur un cours ou à s'inscrire au cours. L'orateur encourage le public à se regrouper en groupes et à dégager des idées de méthodes pouvant être utilisées pour mettre en œuvre un tel chatbot. Certaines des approches suggérées incluaient l'utilisation de RNN et l'apprentissage par transfert pour traiter le langage naturel et la récupération d'informations à partir d'un stockage prédéfini.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo explique comment l'apprentissage par renforcement peut être utilisé dans les chatbots pour aider à prendre des décisions concernant les réponses. La conversation entre les intervenants met en évidence l'importance du contexte et comment le résultat de la conversation n'est pas toujours à chaque étape. L'apprentissage par renforcement peut aider à apprendre une politique pour le chatbot, qui, étant donné un état, peut nous dire quelle action entreprendre ensuite. Le vocabulaire couramment utilisé dans les assistants conversationnels est également présenté, y compris l'énoncé, l'intention et les créneaux, ainsi que la discussion des conversations à un ou plusieurs tours. La vidéo se termine par une session de brainstorming sur le type de réseau et d'ensemble de données nécessaires pour entraîner le modèle à détecter l'intention.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le conférencier discute de l'utilisation de filtres pour détecter l'intention derrière les entrées de l'utilisateur dans les chatbots, qui pourraient mieux fonctionner que les réseaux de neurones récurrents dans les cas où l'entrée de l'utilisateur prévue est toujours codée en un petit nombre de mots . Le conférencier suggère d'utiliser des classificateurs de séquence convolutionnels ou récurrents pour détecter les créneaux, qui identifient des informations spécifiques qu'un chatbot devrait récupérer pour aider l'utilisateur, telles que les heures de départ et d'arrivée dans le cas d'un chatbot de réservation de vol. Le conférencier souligne l'importance d'étiqueter et d'encoder les données dans un certain format pour identifier les emplacements dans les entrées de l'utilisateur.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, le conférencier discute de la possibilité d'une formation conjointe pour les chatbots. Il suggère d'utiliser un réseau qui peut faire à la fois la classification des intentions et le marquage des créneaux et ce réseau serait supervisé par deux fonctions de perte différentes. Le conférencier mentionne également que la formation conjointe de deux réseaux est généralement utile, car elle permet aux deux réseaux d'apprendre le même type de fonctionnalités. De plus, il présente différentes façons d'acquérir des données de chatbot, telles que l'utilisation de Mechanical Turk pour collecter manuellement des données annotées, un service d'assistance par chat humain pour saisir des données et la génération automatique de certaines données en substituant des dates, des cours, des trimestres et d'autres balises.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur discute des moyens de générer automatiquement des données pour la formation des chatbots, comme l'utilisation d'ensembles de données de dates, de cours et d'autres balises et le remplissage des emplacements dans les énoncés des utilisateurs avec ces données. Ils suggèrent également d'utiliser une partie des balises vocales et des modèles de reconnaissance d'entités nommées pour baliser et étiqueter automatiquement les ensembles de données. De plus, le conférencier souligne l'importance d'avoir à la fois des données générées automatiquement et étiquetées à la main pour éviter le surajustement. Enfin, l'orateur montre comment le chatbot peut identifier l'intention de l'utilisateur et remplir des créneaux pour effectuer des tâches telles que l'inscription d'un étudiant dans une classe, même lorsque toutes les informations nécessaires ne sont pas fournies dans l'énoncé initial.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, la vidéo explique le processus de création d'un système de gestion de contexte pour les chatbots utilisant des réseaux de mémoire. Le système consiste à enregistrer tous les énoncés de l'historique de l'utilisateur dans le stockage, qui sont comparés à leur énoncé actuel à l'aide d'un codage de la phrase via des incorporations de mots et un RNN. Un vecteur d'attention est ensuite calculé à l'aide d'un produit interne softmax, donnant au chatbot une série de poids pour déterminer la pertinence de chaque souvenir par rapport à l'énoncé actuel. Un vecteur de sortie final est ensuite exécuté dans une séquence d'empilement de créneaux, où le tagueur peut déterminer les créneaux manquants pour la fonction souhaitée, comme l'inscription d'un étudiant dans une classe.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, le conférencier discute des limites des assistants conversationnels et comment les surmonter. Une approche consiste à utiliser un graphe de connaissances où l'intention d'un utilisateur peut être identifiée et suivie à travers le graphe pour déterminer les emplacements qui doivent être remplis. Le conférencier explique que les graphes de connaissances sont utilisés dans l'industrie pour gérer plusieurs intentions et leurs emplacements correspondants. Enfin, la conférence explique comment évaluer les performances d'un chatbot, où le conférencier cite un article de recherche qui décrit comment utiliser Mechanical Turk pour évaluer les réponses d'un chatbot.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section de la conférence, le professeur discute des moyens de noter les réponses des chatbots et d'évaluer les chatbots les uns par rapport aux autres grâce aux opinions des utilisateurs et aux expériences Mean Opinion Score. La conférence aborde ensuite les exigences nécessaires à la création d'un assistant vocal, y compris les systèmes de synthèse vocale et de synthèse vocale, et recommande une lecture plus approfondie sur le sujet pour les étudiants intéressés. Enfin, le professeur fournit des conseils sur ce qu'il faut inclure dans un projet de classe, par exemple en expliquant en détail les décisions prises au cours du projet, en signalant le réglage des hyperparamètres et en soumettant le code à GitHub pour examen privé par les TA.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, le conférencier encourage les étudiants à ne pas se décourager si leur projet n'a pas répondu à leurs attentes. Ils soulignent que ce n'est pas grave s'ils ne sont pas à la pointe de la technologie pour chaque tâche et rappellent aux élèves de rapporter leurs résultats, d'expliquer pourquoi cela n'a pas fonctionné et de donner des références. Ils mentionnent également que les annexes sont autorisées pour les pages supplémentaires et qu'elles seront notées en fonction de leur argumentaire de projet de trois minutes et de deux minutes de questions du TA. Enfin, ils encouragent les étudiants à explorer d'autres cours de l'université, tels que la vision par ordinateur et les modèles génératifs profonds, et renforcent le fait que les étudiants de Stanford peuvent faire une différence dans le monde avec leur travail.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, Andrew Ng explique comment l'apprentissage automatique peut être appliqué pour résoudre des problèmes importants et significatifs dans la société. Il cite des exemples tels que l'optimisation de la torréfaction des grains de café et le développement d'une application qui diagnostique les rayons X, ce qui pourrait grandement améliorer l'accès aux services de radiologie dans les zones où ils sont rares. Il encourage les étudiants à utiliser leur ensemble unique de compétences de la classe pour travailler sur des projets qui comptent le plus, de l'amélioration des soins de santé à la lutte contre le changement climatique et l'éducation mondiale. Ng pense que le nombre de projets significatifs dépasse le nombre de personnes qualifiées en apprentissage en profondeur et que tous les étudiants ont une chance de faire une différence dans le monde.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur partage une histoire sur la conduite d'un tracteur et encourage les auditeurs à s'amuser tout en poursuivant un travail significatif. Il suggère que si de nombreux diplômés peuvent accéder à des emplois dans l'industrie technologique, ils ne devraient pas négliger les opportunités inexploitées pour l'IA en dehors des industries du logiciel. Il exhorte les étudiants à utiliser leurs compétences pour élever l'ensemble de la race humaine, travailler à but lucratif et non lucratif et influencer le gouvernement. Enfin, il remercie les élèves pour leur travail acharné en classe et espère qu'ils utiliseront leurs compétences uniques en IA pour faire un travail qui compte et aide les autres.

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Partie 1/2 du cours complet d'apprentissage automatique - Apprendre l'apprentissage automatique 10 heures | Tutoriel d'apprentissage automatique | Édureka

Pour votre commodité, nous fournissons un calendrier général, puis un calendrier détaillé pour chaque partie. Vous pouvez aller directement au bon moment, regarder dans un mode qui vous convient et ne rien manquer.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Ce didacticiel vidéo sur l'apprentissage automatique commence par expliquer les différences entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur le fonctionnement de l'apprentissage automatique en extrayant des modèles à partir d'ensembles de données. Les différentes catégories d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, sont expliquées ainsi que leurs cas d'utilisation dans différents secteurs tels que la banque, la santé et la vente au détail. L'apprentissage en profondeur est également présenté comme un type spécifique d'apprentissage automatique qui s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour apprendre le mappage de fonctions complexes. Le didacticiel explique également comment utiliser Anaconda Navigator avec le bloc-notes Jupyter et montre comment créer différents modèles d'apprentissage automatique à l'aide de l'ensemble de données Iris.
   
   
2. 01:00:00 - 02:00:00 Cette partie couvre une gamme de sujets, y compris l'analyse exploratoire des données, la création d'ensembles de données de validation, la construction de modèles, les statistiques de base, les techniques d'échantillonnage, les mesures de la tendance centrale et de la variabilité, la probabilité des événements, le gain d'informations et entropie, arbres de décision et matrice de confusion. Le didacticiel fournit une compréhension complète de chaque sujet et de ses implications pratiques dans l'apprentissage automatique. Le didacticiel met l'accent sur l'importance des connaissances statistiques, de l'analyse et de l'interprétation des données dans la construction d'un modèle réussi.
   
   
3. 02:00:00 - 03:00:00 Cette vidéo couvre divers sujets, allant des bases de la probabilité et de la distribution de probabilité, à la régression linéaire et logistique, et enfin aux tests d'hypothèses et aux algorithmes d'apprentissage supervisé. L'instructeur explique les différents types de probabilité et démontre des problèmes de probabilité, tout en couvrant également le concept d'intervalle de confiance et de test d'hypothèse dans l'apprentissage automatique. La vidéo fournit également des informations sur les algorithmes d'apprentissage supervisé tels que la régression linéaire, la régression logistique et les forêts aléatoires. Enfin, l'instructeur explique comment calculer et déterminer l'équation de la ligne de régression à l'aide de la méthode des moindres carrés et introduit le concept de R au carré comme mesure de l'ajustement des données.
   
   
4. 03:00:00 - 04:00:00 Tout au long de la vidéo, l'orateur utilise des exemples concrets pour montrer comment appliquer des concepts d'apprentissage automatique, tels que l'utilisation d'un ensemble de données de tailles de tête et de poids du cerveau pour trouver une relation linéaire ou l'analyse de la Catastrophe du Titanic pour déterminer quels facteurs ont un impact sur le taux de survie d'un passager. En outre, le conférencier souligne l'importance de la gestion et du nettoyage des données pour garantir des résultats précis avant de plonger dans la mise à l'échelle des valeurs d'entrée et d'introduire le concept de classification.
   
   
5. 04:00:00 - 05:00:00 Cette section du cours d'apprentissage automatique couvre le concept d'arbres de décision et comment ils peuvent être utilisés pour des problèmes de classification. Le didacticiel vidéo décrit le processus de création d'un arbre de décision, y compris la sélection du nœud racine en fonction du gain d'informations et l'élagage de l'arbre pour améliorer la précision. La section couvre également l'utilisation de Random Forest, une collection d'arbres de décision, pour la prise de décision dans divers domaines tels que la banque et le marketing. Le conférencier fournit des exemples de codage et une explication étape par étape de l'algorithme, ce qui facilite la compréhension des débutants.
   
   
6. 05:00:00 - 06:00:00 La vidéo donne un aperçu de divers algorithmes d'apprentissage automatique, notamment Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) et Naive Bayes. La vidéo explique comment l'algorithme Random Forest est utilisé dans le secteur bancaire pour déterminer si un demandeur de prêt sera en défaut ou non, comment l'algorithme KNN peut être utilisé pour prédire la taille de t-shirt d'un client et comment le Naive Bayes L'algorithme peut être utilisé pour le filtrage des e-mails et la détection des spams. La vidéo explique également le théorème de Bayes et comment il peut être mis en œuvre dans des scénarios réels à l'aide d'un ensemble de données. De plus, l'instructeur fournit des exemples pratiques et des démonstrations sur la façon d'implémenter ces algorithmes à l'aide de Python et de la bibliothèque scikit-learn.
   
   
7. 06:00:00 - 07:00:00 Cette section du didacticiel "Machine Learning Full Course" couvre plusieurs sujets avancés, notamment les machines à vecteurs de support, les méthodes de clustering (y compris les K-means, les c-means flous et le clustering hiérarchique), l'analyse du panier de consommation, l'exploration des règles d'association et l'apprentissage par renforcement. L'algorithme A-priori est expliqué en détail pour l'exploration fréquente d'ensembles d'éléments et la génération de règles d'association, et un exemple est fourni à l'aide de données de transaction en ligne provenant d'un magasin de détail. La vidéo se penche également sur les concepts de valeur et de valeur d'action, le processus de décision de Markov et l'exploration par rapport à l'exploitation dans l'apprentissage par renforcement. Un scénario de problème impliquant des robots autonomes dans une usine automobile est utilisé comme illustration de l'apprentissage par renforcement en action.
   
   
8. 07:00:00 - 07:50:00 Ce didacticiel vidéo sur l'apprentissage automatique couvre divers sujets, notamment l'équation de Bellman, le Q-learning, les compétences techniques nécessaires pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique performant, les tendances salariales et les descriptions de poste, ainsi que les responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique. Le didacticiel met l'accent sur l'importance des compétences techniques telles que les langages de programmation, l'algèbre linéaire et les statistiques, ainsi que sur les compétences non techniques telles que le sens des affaires, la communication efficace et la connaissance de l'industrie. L'orateur discute également de divers projets d'apprentissage automatique open source que l'on peut explorer, tels que Tensorflow.js, DensePose et BERT. Dans l'ensemble, le didacticiel présente un aperçu complet de l'apprentissage automatique et de ses applications dans divers domaines.

Chronologie détaillée des parties du cours vidéo

Partie 1

• 00:00:00 Dans cette section, il est expliqué que l'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la conception de systèmes capables de prendre des décisions et des prédictions basées sur des données, permettant aux ordinateurs d'agir et de prendre des décisions basées sur des données sans être explicitement programmés. pour une tâche précise. La section clarifie également la confusion entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, indiquant que l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui traite de l'extraction de modèles à partir d'ensembles de données. De plus, le programme du cours est fourni, qui est conçu dans un format débutant à avancé et couvre divers sujets, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage par renforcement et des projets pour préparer les apprenants à l'industrie.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la différence entre l'apprentissage automatique, l'IA et l'apprentissage en profondeur est expliquée. L'apprentissage automatique est un processus qui implique des algorithmes capables de s'adapter aux changements en fonction d'un ensemble de données d'apprentissage étiqueté ou non, tandis que l'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones pour obtenir une meilleure précision. Trois types d'apprentissage automatique sont ensuite introduits : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. L'apprentissage supervisé est expliqué comme une méthode dans laquelle chaque instance d'un ensemble de données d'apprentissage a des attributs d'entrée et une sortie attendue, et l'algorithme apprend le modèle d'entrée qui génère la sortie attendue. Les algorithmes d'apprentissage supervisé populaires incluent la régression linéaire, la forêt aléatoire et les machines à vecteurs de support. Des exemples de cas d'utilisation d'apprentissage supervisé dans les secteurs de la banque, de la santé, de la vente au détail et de l'automatisation de la parole sont partagés.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la vidéo explique les deux catégories d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé et non supervisé. L'apprentissage supervisé est démontré par des exemples tels que des assistants vocaux comme Siri ou la prévision des conditions météorologiques, où la machine reçoit des données et des résultats attendus, tandis que l'apprentissage non supervisé se produit lorsqu'il n'y a pas de sortie attendue, et la machine doit découvrir des structures cachées dans les données. en apprenant les patrons. Le clustering est donné comme exemple d'apprentissage non supervisé à l'aide de l'algorithme k-means, où des instances de données similaires sont regroupées en clusters pour identifier des modèles sans leur ajouter d'étiquettes. Les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé sont expliquées, où le premier a un résultat attendu, celui du second est laissé à découvrir des structures cachées.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'instructeur discute de l'application de l'apprentissage non supervisé dans différents secteurs tels que la banque, la santé et la vente au détail. Dans le secteur bancaire, l'apprentissage non supervisé est utilisé pour segmenter les clients à l'aide de clusters et d'enquêtes. Dans le domaine de la santé, il est utilisé pour catégoriser les données IRM et créer un modèle qui reconnaît différents modèles. Enfin, dans le secteur du commerce de détail, l'apprentissage non supervisé est utilisé pour recommander des produits aux clients en fonction de leurs achats passés. L'instructeur passe ensuite à l'explication de l'apprentissage par renforcement, qui permet aux agents logiciels de déterminer le comportement idéal dans un contexte afin de maximiser les performances en tirant parti de deux mécanismes : l'exploration et l'exploitation. L'instructeur donne un exemple de Pavlov dressant son chien à l'aide de l'apprentissage par renforcement avant de discuter de l'application de l'apprentissage par renforcement dans différents secteurs tels que la banque, la santé et la vente au détail.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, le conférencier explique la différence entre l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) et souligne l'importance de l'IA en raison de l'explosion des données ces dernières années. Ils décrivent l'IA comme une technique qui permet à la machine de reproduire le comportement humain et d'apprendre de l'expérience. Ils discutent également de l'apprentissage automatique en tant que sous-ensemble de l'IA qui permet aux ordinateurs de prendre des décisions basées sur les données et de s'améliorer au fil du temps lorsqu'ils sont exposés à de nouvelles données. De plus, le conférencier souligne l'importance de réduire la différence entre la valeur estimée et la valeur réelle dans l'apprentissage automatique et explique comment l'ajout de plus de variables et de points de données peut aider à améliorer le modèle. Enfin, l'apprentissage en profondeur est présenté comme un moteur de fusée alimenté par une grande quantité de données.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, nous en apprenons davantage sur l'apprentissage en profondeur, un type particulier d'apprentissage automatique inspiré par la fonctionnalité des cellules cérébrales appelées neurones. Il utilise des réseaux de neurones artificiels qui prennent des connexions de données entre des neurones artificiels et les ajustent en fonction du modèle de données, permettant à un système d'apprendre une cartographie de fonctions complexes sans s'appuyer sur un algorithme spécifique. L'apprentissage en profondeur trouve automatiquement les caractéristiques les plus importantes pour la classification, contrairement à l'apprentissage automatique, où les caractéristiques doivent être données manuellement. L'apprentissage en profondeur dépend fortement des machines et des GPU haut de gamme, qui effectuent une grande quantité d'opérations de multiplication matricielle nécessaires à l'optimisation de l'algorithme. En revanche, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent fonctionner sur des machines bas de gamme.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'approche de résolution de problèmes des algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels est comparée à celle des algorithmes d'apprentissage en profondeur. Le premier consiste à décomposer le problème en sous-parties, à les résoudre individuellement, puis à les combiner pour obtenir le résultat souhaité. En revanche, les algorithmes d'apprentissage en profondeur résolvent le problème de bout en bout. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur, cependant, prennent plus de temps à s'entraîner en raison des nombreux paramètres qu'ils contiennent. Pendant les tests, les algorithmes d'apprentissage en profondeur prennent moins de temps à s'exécuter que les algorithmes d'apprentissage automatique. Enfin, les arbres de décision et la régression linéaire ou logistique sont préférés dans l'industrie car ils sont plus faciles à interpréter que les algorithmes d'apprentissage en profondeur.
  
  
• 00: 35: 00 Dans cette section, le narrateur explique comment télécharger et utiliser Anaconda Navigator pour lancer des applications, gérer des packages conda et des canaux via une interface utilisateur graphique de bureau sans avoir besoin d'utiliser des commandes de ligne de commande. Après avoir téléchargé Anaconda Navigator, le narrateur se concentre sur le Jupyter Notebook, qui est principalement un fichier Json composé de trois parties principales : les métadonnées, le format Notebook et une liste de cellules. Le tableau de bord comporte trois onglets : autres fichiers, en cours d'exécution et clusters. Ces onglets contiennent les processus et les blocs-notes en cours d'exécution et présentent la liste des clusters disponibles. Le narrateur parcourt ces onglets et explique leur signification et les options telles que l'édition de fichiers, les cases à cocher, les menus déroulants et les boutons d'accueil disponibles dans chaque onglet.
  
  
• 00: 40: 00 Dans cette section de la transcription, l'orateur discute du flux de travail typique d'un bloc-notes Jupyter pour l'analyse de données, qui implique la création d'un bloc-notes, l'ajout d'analyse, de codage et de sortie, puis l'organisation et la présentation de l'analyse avec Markdown. L'orateur note que la sécurité dans les blocs-notes Jupyter peut être un problème et discute des mécanismes de sécurité par défaut, tels que l'assainissement HTML brut et l'impossibilité d'exécuter du JavaScript externe. Pour renforcer la sécurité d'un bloc-notes, l'orateur décrit comment créer une clé de résumé de sécurité et la partager avec des collègues. De plus, le conférencier explique comment configurer les paramètres d'affichage à l'aide de Code Mirror, puis montre comment exécuter du code Python dans un bloc-notes Jupyter.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur montre comment créer et utiliser le bloc-notes Jupyter en Python. L'exemple inclut la création d'un nouveau bloc-notes et l'exécution de code Python dans les cellules. L'instructeur met en évidence la fonction de numérotation des cellules et de syntaxe à code couleur de Jupyter, ainsi que les fonctions d'enregistrement automatique et de point de contrôle. De plus, ils montrent comment lire et manipuler un ensemble de données à l'aide de la bibliothèque Pandas. L'ensemble de données Iris est importé et des statistiques de base sont calculées sur l'ensemble de données à des fins de démonstration.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section, la vidéo présente divers algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent aider à répondre à des questions telles que la valeur marchande d'une maison, si un e-mail est un spam ou s'il existe une fraude. Le premier algorithme est l'algorithme de classification, qui prédit les catégories en fonction des données données. L'algorithme de détection d'anomalies est utilisé pour identifier des points de données inhabituels ou des valeurs aberrantes, tandis que les algorithmes de regroupement regroupent les données en fonction de conditions similaires. Les algorithmes de régression prédisent eux-mêmes les points de données, tels que la valeur marchande d'une maison. La vidéo montre comment créer six modèles d'apprentissage automatique différents à l'aide de l'ensemble de données Iris, un ensemble de données bien connu composé de mesures de fleurs, où la cinquième colonne indique l'espèce de la fleur. Cet ensemble de données est considéré comme bon pour comprendre les attributs numériques et utiliser des algorithmes d'apprentissage supervisé.
  
  
• 00:55:00 Dans cette section du didacticiel vidéo, l'instructeur prépare l'environnement du programme d'apprentissage automatique Python à l'aide d'Anaconda Navigator et du bloc-notes Jupyter. Ensuite, la version des différentes bibliothèques utilisées dans le programme est vérifiée. Ensuite, l'ensemble de données de fleurs d'iris est chargé à l'aide de la bibliothèque Panda et les noms des colonnes sont identifiés. Enfin, le nombre de lignes et de colonnes de l'ensemble de données est imprimé pour vérifier s'il est chargé correctement, et un échantillon de l'ensemble de données est affiché.

Partie 2

• 01:00:00 Dans cette section, l'instructeur montre comment explorer et comprendre les attributs d'un ensemble de données donné. L'exemple utilisé est l'ensemble de données Iris flower, et l'instructeur affiche d'abord les 30 premières instances de l'ensemble de données, puis résume chaque attribut à l'aide de la fonction describe. Le nombre d'instances appartenant à chaque classe est également affiché. L'instructeur génère ensuite des diagrammes univariés, en particulier des diagrammes en boîte et moustaches, pour démontrer la distribution de chaque attribut d'entrée. Les valeurs de partage x et de partage y sont expliquées, et l'instructeur choisit de ne pas partager ces valeurs. Enfin, un histogramme est créé pour chaque variable d'entrée afin de mieux comprendre leur distribution.
  
  
• 01:05:00 Dans cette section du cours d'apprentissage automatique, l'accent est mis sur la création de modèles et l'estimation de leur précision sur la base de données invisibles. La première étape consiste à créer un ensemble de données de validation en divisant les données chargées en deux parties, où 80 % sont utilisés pour former le modèle et les 20 % restants sont retenus comme ensemble de données de validation. Le modèle est ensuite évalué à l'aide de méthodes statistiques pour estimer la précision des données invisibles, et un harnais de test est créé à l'aide d'une validation croisée de 10 fois pour estimer le rapport de précision des instances correctement prédites sur le nombre total d'instances dans l'ensemble de données. La métrique utilisée pour l'évaluation est la précision, qui donne le pourcentage de précision de la prédiction.
  
  
• 01: 10: 00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur discute de la construction de cinq types de modèles différents à l'aide de six algorithmes différents, y compris l'analyse discriminante linéaire de régression logistique, le k-plus proche voisin, l'arbre de décision, Bayes naïf et les machines à vecteurs de support, pour déterminer le modèle le plus précis à comparer avec les autres. Le présentateur explique que l'estimation de la précision pour chaque modèle est essentielle, et ils exécutent un script pour tester chaque modèle et sélectionner le plus précis. Il est également essentiel de garder l'ensemble de données de test indépendant pour le contrôle final de la précision, afin d'éviter les fuites de données ou le surajustement. Le présentateur souligne l'importance de comprendre les terminologies de base en statistiques et probabilités, qui sont fondamentales pour tous les algorithmes d'apprentissage, la science des données et l'apprentissage en profondeur.
  
  
• 01:15:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur commence par discuter de l'importance des données et fournit une définition formelle des données en tant que faits et statistiques collectés à des fins de référence ou d'analyse. Les données sont divisées en deux sous-catégories : les données qualitatives et les données quantitatives. Les données qualitatives traitent des caractéristiques et des descripteurs qui peuvent être observés subjectivement et sont ensuite divisées en données nominales et ordinales. D'autre part, les données quantitatives traitent de nombres et de choses et sont ensuite divisées en données discrètes et continues. Les données discrètes peuvent contenir un nombre fini de valeurs possibles tandis que les données continues peuvent contenir un nombre infini de valeurs possibles. De plus, l'instructeur explique la différence entre une variable discrète, également appelée variable catégorielle, et une variable continue.
  
  
• 01:20:00 Dans cette section, l'orateur introduit le concept de variables et explique la différence entre les variables discrètes et continues, les deux types de données. En outre, la section couvre les variables indépendantes et dépendantes. L'orateur passe ensuite à la définition des statistiques, qui est l'étude de la manière dont les données peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes complexes. Les statistiques impliquent la collecte, l'analyse, l'interprétation et la présentation de données. Le conférencier donne plusieurs exemples où les statistiques peuvent être appliquées, comme tester l'efficacité d'un nouveau médicament, analyser les paris sur les matchs de baseball et identifier les relations variables dans un rapport d'activité. La section se termine par une explication de la terminologie statistique de base, y compris la population et l'échantillon. La différence entre les deux est qu'une population est un ensemble d'individus, d'objets ou d'événements à analyser, tandis qu'un échantillon est un sous-ensemble de la population. Un échantillonnage approprié est important pour représenter l'ensemble de la population et en déduire des connaissances statistiques.
  
  
• 01:25:00 Dans cette section, la vidéo traite du concept d'échantillonnage et pourquoi il est utilisé dans les statistiques. L'échantillonnage est une méthode utilisée pour étudier un échantillon d'une population afin de tirer des conclusions sur l'ensemble de la population sans étudier tous les membres de la population. Il existe deux principaux types de techniques d'échantillonnage : l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage non probabiliste. Cette vidéo se concentre sur l'échantillonnage probabiliste et comprend trois types : l'échantillonnage aléatoire, l'échantillonnage systématique et l'échantillonnage stratifié. La vidéo présente également les deux principaux types de statistiques : les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles.
  
  
• 01:30:00 Dans cette section, l'instructeur explique la différence entre les statistiques descriptives et inférentielles. Les statistiques descriptives sont utilisées pour décrire et résumer les caractéristiques d'un ensemble de données spécifique, tandis que les statistiques inférentielles sont utilisées pour faire des prédictions et généraliser de grands ensembles de données basés sur un échantillon. Les mesures de tendance centrale et les mesures de variabilité sont deux mesures importantes dans les statistiques descriptives. Les mesures du centre comprennent la moyenne, la médiane et le mode, tandis que les mesures de la variabilité comprennent la plage, la plage interquartile, la variance et l'écart type. L'exemple de la recherche de la puissance moyenne ou moyenne des voitures est utilisé pour illustrer le concept de mesures de tendance centrale.
  
  
• 01:35:00 Dans cette section du didacticiel, l'instructeur explique les mesures de tendance centrale, qui incluent la moyenne, la médiane et le mode. La moyenne est calculée en additionnant toutes les valeurs d'une variable, puis en la divisant par le nombre de points de données. La médiane, qui est la valeur médiane de l'ensemble de données arrangé, est calculée en prenant la moyenne des deux valeurs médianes lorsqu'il y a un nombre pair de points de données. Le mode, la valeur la plus fréquente dans l'ensemble de données, est calculé en vérifiant quelle valeur est répétée le plus grand nombre de fois. L'instructeur couvre ensuite les mesures de propagation, qui comprennent la plage, la plage interquartile (IQR), la variance et l'écart type. Les quartiles divisent l'ensemble de données en quatre parties pour obtenir l'IQR.
  
  
• 01:40:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur explique les concepts d'intervalle interquartile, de variance, d'écart, de variance d'échantillon, de variance de population et d'écart type. Il fournit des formules pour calculer ces mesures de variabilité et donne un exemple de la façon de calculer l'écart type. Le concept de gain d'information et d'entropie est introduit, ce qui est important pour la construction d'algorithmes d'apprentissage automatique comme les arbres de décision et la forêt aléatoire. L'instructeur explique que l'entropie est une mesure de l'incertitude dans les données et fournit une formule pour son calcul.
  
  
• 01:45:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur explique les concepts de probabilité d'événement, de gain d'information et d'entropie tout en utilisant un cas d'utilisation consistant à prédire si un match peut être joué ou non en fonction des conditions météorologiques. La présentation utilise des arbres de décision, le nœud le plus haut étant le nœud racine, et des branches menant à d'autres nœuds contenant soit oui soit non. La variable couvert s'avère être une sortie définie et certaine, tandis que Sunny et Rain ont des sorties mixtes montrant un niveau d'impureté basé sur la possibilité de déterminer si un jeu est joué ou non. Les concepts d'entropie et de gain d'information sont utilisés pour mesurer l'impureté ou l'incertitude du résultat.
  
  
• 01:50:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur explique comment sélectionner la meilleure variable ou le meilleur attribut pour diviser les données dans un arbre de décision à l'aide de mesures d'entropie et de gain d'informations. La formule d'entropie est illustrée, avec un exemple de calcul aboutissant à une valeur de 0,9940. Toutes les combinaisons possibles pour les nœuds racines sont ensuite présentées, à savoir Outlook, Windy, Humidity et Temperature. Le gain d'information est calculé pour chaque attribut, la variable entraînant le gain d'information le plus élevé étant considérée comme la plus significative et choisie comme nœud racine, fournissant le résultat le plus précis. Le gain d'informations pour Windy est faible, tandis que les valeurs d'Outlook et d'Humidité sont correctes, mais inférieures à Outlook, qui a la valeur de gain d'informations la plus élevée.
  
  
• 01:55:00 Dans cette section, le présentateur explique le concept de matrice de confusion, qui est une matrice utilisée pour évaluer les performances d'un modèle de classification en comparant les résultats réels et prédits. La matrice de confusion représente le nombre de vrais positifs, de vrais négatifs, de faux positifs et de faux négatifs dans les prédictions d'un modèle. Le présentateur donne un exemple en considérant un ensemble de données de 165 patients dont 105 ont une maladie et 50 pas. Le présentateur explique comment calculer la précision du modèle à l'aide de la matrice de confusion et montre comment interpréter les résultats de la matrice.

Partie 3

• 02:00:00 Dans cette section, le concept de matrice de confusion a été expliqué dans le contexte de l'apprentissage automatique. La matrice comprend les vrais positifs, les vrais négatifs, les faux positifs et les faux négatifs, qui sont tous liés à la précision des prédictions faites par le modèle. La section a également couvert les bases de la probabilité, y compris la relation entre la probabilité et les statistiques, ainsi que les différentes terminologies associées à la probabilité, telles que l'expérience aléatoire, l'espace d'échantillonnage et l'événement. Les événements disjoints et non disjoints ont également été discutés, avec des exemples donnés pour illustrer les différences entre les deux.
  
  
• 02:05:00 Dans cette section, l'instructeur aborde la probabilité et la distribution de probabilité, en mettant l'accent sur la fonction de densité de probabilité (PDF), la distribution normale et le théorème central limite. Le PDF est utilisé pour trouver la probabilité d'une variable aléatoire continue sur une plage spécifiée, et le graphique est continu sur une plage, avec la zone délimitée par la courbe d'une fonction de densité et l'axe des x égal à 1. Distribution normale, également connue sous le nom de distribution gaussienne, représente la propriété symétrique de la moyenne, les données proches de la moyenne se produisant plus fréquemment que les données éloignées de la moyenne, et apparaît sous la forme d'une courbe en cloche. Enfin, le théorème central limite stipule que la distribution d'échantillonnage de la moyenne de toute variable aléatoire indépendante sera normale ou presque normale si la taille de l'échantillon est suffisamment grande.
  
  
• 02:10:00 trouvé en calculant la probabilité marginale, qui est la probabilité qu'un événement se produise inconditionnellement sur tout autre événement. Dans le cas d'utilisation donné, la probabilité est de 45/105 puisqu'il y a 45 candidats qui se sont inscrits à Adder une formation de malédiction sur un total de 105 candidats. Il est important de comprendre les différents types de probabilité, y compris la probabilité marginale, conjointe et conditionnelle, pour résoudre divers problèmes. La probabilité conjointe mesure deux événements se produisant en même temps, tandis que la probabilité conditionnelle est la probabilité d'un événement ou d'un résultat basé sur l'occurrence d'un événement ou d'un résultat précédent.
  
  
• 02:15:00 Dans cette section, l'instructeur explique différents types de problèmes de probabilité et montre comment les calculer. Le problème de probabilité conjointe est abordé en considérant le nombre de personnes ayant suivi une formation spécifique et disposant d'un bon package. Le problème de probabilité conditionnelle consiste à trouver la probabilité qu'un candidat ait un bon package étant donné qu'il n'a pas suivi de formation. Le théorème de Bayes, qui est utilisé dans l'algorithme Naive Bayes, est présenté comme un moyen de montrer la relation entre une probabilité conditionnelle et son inverse. Un exemple est fourni pour mieux comprendre le théorème, où la probabilité de tirer une boule bleue est calculée à partir d'un bol si nous savons que deux boules bleues ont été tirées au total.
  
  
• 02:20:00 Dans cette section, la vidéo couvre la résolution d'un problème de probabilité en utilisant la probabilité conditionnelle et la recherche de la probabilité d'occurrence d'événements. Le problème consiste à tirer deux boules bleues d'un groupe de sacs et à trouver la probabilité de tirer une boule bleue d'un sac particulier tout en tirant exactement deux boules bleues. La solution consiste à trouver les probabilités de tirer exactement deux boules bleues et de tirer une boule bleue dans un sac, étant donné que deux boules bleues ont été tirées. La vidéo présente également les statistiques inférentielles et l'estimation ponctuelle, qui impliquent l'utilisation de données d'échantillon pour estimer des paramètres de population inconnus, tels que la moyenne. La vidéo explique les concepts d'estimateur et d'estimation dans l'estimation ponctuelle.
  
  
• 02:25:00 Dans cette section, la vidéo couvre différentes méthodes de recherche d'estimations, notamment la méthode des moments, le maximum de vraisemblance, l'estimateur de base et les meilleurs estimateurs sans biais. Cependant, la méthode la plus connue pour trouver des estimations est l'estimation par intervalle, qui consiste à construire une plage de valeurs dans laquelle la valeur d'un paramètre peut se produire. Cela donne lieu à deux concepts statistiques importants : l'intervalle de confiance et la marge d'erreur. L'intervalle de confiance mesure le niveau de confiance que l'intervalle estimé contient le paramètre de population, tandis que la marge d'erreur est la quantité d'erreur autorisée dans l'estimation. La vidéo fournit un exemple d'enquête qui utilise un intervalle de confiance pour estimer le nombre de boîtes de nourriture pour chats achetées par les propriétaires de chats au cours d'une année.
  
  
• 02:30:00 Dans cette section, le concept d'intervalle de confiance et de test d'hypothèse dans l'apprentissage automatique est abordé. L'intervalle de confiance est une plage de valeurs qui donne une estimation probable d'un paramètre inconnu d'une population. Le niveau de confiance correspond à la probabilité que l'estimation par intervalle contienne ce paramètre de population. La marge d'erreur est la plus grande distance possible entre l'estimation ponctuelle et la valeur du paramètre qu'elle estime. La formule de calcul de la marge d'erreur est discutée, ainsi qu'un exemple d'énoncé de problème. La section passe ensuite au test d'hypothèse, qui est une technique statistique utilisée pour vérifier formellement si une hypothèse est acceptée ou rejetée.
  
  
• 02:35:00 Dans cette section, un exemple de test d'hypothèse est utilisé pour expliquer le concept d'hypothèse nulle et alternative dans les statistiques. L'exemple impliquait quatre garçons qui ont été surpris en train de dormir dans une classe et pour décider qui nettoierait la classe, ils ont choisi des noms dans un bol. En supposant que l'événement était juste, la probabilité que John ne triche pas a été calculée à l'aide de tests d'hypothèse. Le concept de valeur seuil a été introduit et il a été expliqué que si la probabilité est inférieure à la valeur seuil, alors John triche pour sortir de la détention. La section passe ensuite à l'explication de l'apprentissage supervisé, où un algorithme apprend une fonction de carte de l'entrée à la sortie à l'aide d'un ensemble de données. Le flux de travail de l'apprentissage supervisé est expliqué et des exemples d'algorithmes d'apprentissage supervisé, y compris la régression linéaire, la régression logistique, les forêts aléatoires et les classificateurs Bayes naïfs, sont fournis.
  
  
• 02:40:00 Dans cette section, la vidéo explique les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique qui relèvent de l'apprentissage supervisé, en commençant par la régression linéaire, l'un des algorithmes les plus simples de l'apprentissage automatique qui est utilisé pour montrer la relation entre deux variables avec un équation linéaire. La vidéo explique également les différents types d'analyse de régression, ses utilisations et la détermination de la force des prédicteurs grâce à l'analyse de régression. De plus, la vidéo met en lumière deux formes populaires d'analyse de régression : la régression linéaire et la régression logistique, et leurs différences, la régression linéaire étant utilisée pour montrer la corrélation entre deux variables tandis que la régression logistique mappe Y vs X à une fonction sigmoïde.
  
  
• 02:45:00 Dans cette section, la différence entre la régression linéaire et la régression logistique est expliquée. Les modèles de régression linéaire utilisent des variables continues et correspondent à une ligne droite, tandis que les modèles de régression logistique utilisent des variables catégorielles et correspondent à une fonction sigmoïde. La régression linéaire est utilisée pour la prédiction de variables continues telles que les ventes ou la température, tandis que la régression logistique est utilisée pour prendre des décisions vraies ou fausses en fonction de la probabilité d'occurrence d'un événement. La régression linéaire ne convient pas aux modèles de classification, car le modèle doit être modifié à chaque nouveau point de données ajouté. La section traite également des critères de sélection pour l'utilisation de la régression linéaire, tels que sa complexité de calcul et sa facilité de compréhensibilité. La régression linéaire est utilisée dans les affaires pour évaluer les tendances, analyser l'impact des changements de prix et évaluer les risques dans les domaines des services financiers et de l'assurance.
  
  
• 02:50:00 Dans cette section, la vidéo explique la régression linéaire et comment trouver la meilleure ligne d'ajustement. La vidéo utilise l'exemple du tracé d'un graphique avec la vitesse sur l'axe des x et la distance sur l'axe des y pour montrer une relation positive entre les variables, et avec la vitesse sur l'axe des x et le temps pris sur l'axe des y pour montrer une relation négative. La vidéo explique également comment calculer la moyenne de X et Y et la tracer sur le graphique avant de trouver l'équation de la droite de régression en utilisant la méthode des moindres carrés. Le but est de minimiser l'erreur entre la valeur estimée et la valeur réelle.
  
  
• 02:55:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur explique comment calculer l'équation de la droite de régression à l'aide de la méthode des moindres carrés, qui consiste à calculer la pente (m) et l'ordonnée à l'origine (c) de la droite de meilleur ajustement qui minimise la distance entre les valeurs réelles et prédites pour un ensemble de points de données. L'instructeur montre comment utiliser les formules pour trouver les valeurs y prévues pour des valeurs x données en les connectant à l'équation de la droite de régression. Le concept de R au carré est également présenté comme une mesure statistique de l'adéquation des données à la ligne de régression, une valeur R au carré élevée indiquant un bon ajustement.

Partie 4

• 03:00:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur explique comment calculer le R au carré qui est une métrique pour l'évaluation du modèle dans l'analyse de régression. Le carré est calculé pour vérifier et comparer la distance entre les valeurs réelles et les valeurs prédites. Le carré est le rapport de la somme des valeurs prédites moins la valeur moyenne de Y, divisée par la somme des valeurs réelles moins la valeur moyenne de Y, qui sont ensuite mises au carré. La valeur résultante de R au carré peut aller de 0 à 1, où une valeur de 1 signifie que les valeurs réelles se situent sur la ligne de régression elle-même, tandis qu'une valeur de 0,02 signifie qu'il y a trop de valeurs aberrantes dans les données, ce qui rend difficile la analyser. Cependant, les domaines basés sur la psychologie devraient avoir des valeurs R au carré inférieures car le comportement humain est plus difficile à prédire, mais des informations précieuses peuvent toujours être tirées car des coefficients significatifs représentent le changement moyen de réponse pour une unité de changement dans le prédicteur.
  
  
• 03:05:00 Dans cette section, la vidéo couvre l'implémentation de la régression linéaire en Python en utilisant Anaconda avec le notebook Jupyter installé dessus. Le didacticiel utilise un ensemble de données de tailles de tête et de poids de cerveau de différentes personnes, et l'objectif est de trouver une relation linéaire entre les deux variables. Après avoir importé l'ensemble de données, le didacticiel collecte X et Y, qui consistent respectivement en des valeurs de taille de tête et de poids du cerveau. Il calcule ensuite les valeurs de B1, B0 ou M et C, en utilisant la moyenne des valeurs X et Y et la formule de régression linéaire simple. Le didacticiel couvre également le traçage du modèle linéaire et le calcul de la valeur R au carré pour évaluer la qualité de l'ajustement du modèle. Enfin, la vidéo présente la régression logistique, qui est utilisée lorsque la variable dépendante est au format binaire et de nature catégorielle.
  
  
• 03:10:00 Dans cette section, la vidéo explique le concept de régression logistique, qui est utilisé lorsque la valeur à prédire est 0 ou 1, par opposition à une plage continue en régression linéaire. La courbe sigmoïde ou courbe en S est introduite, qui est formée par une équation pour obtenir 0 ou 1 valeurs discrètes au format binaire. Le concept de valeur de seuil est expliqué, qui divise la ligne et aide à décider si la sortie est 0 ou 1. Les différences entre la régression linéaire et logistique sont mises en évidence, notamment que la régression linéaire a des variables continues, alors que la régression logistique a des variables catégorielles avec juste deux valeurs.
  
  
• 03:15:00 Dans cette section, le didacticiel traite de la différence entre la régression linéaire et la régression logistique dans l'apprentissage automatique. La régression linéaire résout les problèmes de régression à l'aide d'un graphique en ligne droite où la valeur de y peut être calculée par rapport à la valeur de x, tandis que la régression logistique résout les problèmes de classification à l'aide d'une courbe sigmoïde. La régression logistique peut effectuer une classification multi-classes et peut être utilisée pour prédire la météo et déterminer la maladie d'un patient. Le didacticiel fournit des exemples concrets de la manière dont la régression logistique peut être mise en œuvre et explique ensuite comment elle sera utilisée pour analyser l'ensemble de données de la catastrophe du Titanic dans un projet.
  
  
• 03:20:00 Dans cette section, l'orateur présente les différentes caractéristiques de l'ensemble de données du Titanic, notamment le nombre de frères et sœurs, de conjoints, de parents et d'enfants à bord, le numéro de billet, le tarif, le numéro de table et la colonne embarquée. Le conférencier explique l'importance d'analyser et d'explorer les données pour comprendre les facteurs qui ont eu un impact sur le taux de survie des passagers. Les trois étapes de lutte, de construction et de test du modèle sont expliquées, et l'orateur poursuit en montrant une démonstration sur la façon de collecter les données et d'importer les bibliothèques et modules nécessaires à l'aide de Jupyter Notebook. Le conférencier donne également un aperçu des bibliothèques pandas, numpy, seaborn, matplotlib et maths et de leurs utilisations dans l'analyse de données avec Python.
  
  
• 03:25:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur discute du processus d'analyse des données dans l'apprentissage automatique. La première étape consiste à créer différents tracés pour vérifier la relation entre les variables, comme la façon dont une variable affecte l'autre. Différents types de graphiques peuvent être tracés, tels que des graphiques de corrélation ou des courbes de distribution, à l'aide de bibliothèques telles que Seaborn et Pandas. L'instructeur montre comment tracer des parcelles de comptage pour comparer le taux de survie des passagers masculins et féminins, un graphique basé sur la classe de passagers et des histogrammes pour analyser les colonnes d'âge et de tarif. Ces tracés aident à tirer des conclusions sur l'ensemble de données, par exemple que plus de femmes ont survécu que d'hommes et que les passagers de classe supérieure avaient de meilleures chances de survie.
  
  
• 03:30:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur traite de la gestion des données, qui consiste à nettoyer les données et à supprimer les colonnes inutiles ou les valeurs nulles, car celles-ci peuvent avoir un impact direct sur la précision des résultats. L'instructeur montre comment vérifier les valeurs manquantes et les supprimer, soit en les remplaçant par des valeurs fictives, soit en supprimant complètement la colonne. Ils analysent également les données manquantes à l'aide d'une carte thermique et fournissent des exemples de visualisation des données à l'aide de boîtes à moustaches. L'instructeur explique que le traitement des données est une étape essentielle du processus d'apprentissage automatique et souligne l'importance de nettoyer les données pour obtenir des résultats précis.
  
  
• 03:35:00 Dans cette section, la vidéo couvre la manipulation ou le nettoyage des données en supprimant une colonne avec de nombreuses valeurs nulles et en convertissant les valeurs de chaîne en variables catégorielles à l'aide de pandas. L'objectif est de préparer l'ensemble de données pour la régression logistique, qui nécessite des variables numériques comme entrées. La vidéo montre la suppression de la colonne "Cabine" et la suppression des valeurs nulles à l'aide des fonctions de suppression et de somme, respectivement. Les valeurs de chaîne sont ensuite converties en variables binaires à l'aide de la fonction get_dummies de pandas pour des variables telles que sex et Embark. L'ensemble de données résultant contient des variables numériques qui peuvent être utilisées dans la régression logistique.
  
  
• 03:40:00 Dans cette section, la vidéo présente la gestion des données, qui consiste à nettoyer et à convertir les données sous une forme adaptée à l'analyse. L'exemple utilisé est l'ensemble de données Titanic, avec des colonnes telles que sexe, embarquement et classe de passagers converties en variables catégorielles avec des valeurs binaires. Les colonnes non pertinentes sont ensuite supprimées pour créer le jeu de données final, qui inclut la colonne survivante en tant que variable dépendante et les autres colonnes en tant que variables ou caractéristiques indépendantes. Les données sont ensuite divisées en sous-ensembles de formation et de test à l'aide de SKLearn.
  
  
• 03:45:00 Dans cette section, l'instructeur montre comment fractionner votre ensemble de données à l'aide de la fonction de fractionnement à l'aide d'exemples de la documentation. L'instructeur crée ensuite un modèle de régression logistique à l'aide du module sklearn et l'adapte aux données de formation. Des prédictions sont ensuite faites avec le modèle entraîné, et la précision est évaluée à l'aide du rapport de classification et des fonctions de matrice de confusion. Le concept de matrice de confusion est brièvement expliqué et le score de précision est calculé en important la fonction de score de précision du module sklearn. Le score final de précision obtenu est de 78%, ce qui est considéré comme un bon résultat.
  
  
• 03:50:00 Dans cette section, la vidéo aborde deux projets : le calcul de la précision à l'aide de numéros de téléphone et l'analyse des données SUV pour déterminer les facteurs qui conduisent à l'achat. Pour calculer la précision dans le premier projet, le présentateur montre comment calculer manuellement la somme des numéros de téléphone et la diviser par la somme de tous les numéros de téléphone pour obtenir une précision de 78 %. Pour les données SUV, la régression logistique est utilisée pour déterminer quels facteurs influencent la décision d'une personne d'acheter un SUV. La vidéo montre comment importer des bibliothèques, définir des variables indépendantes et dépendantes et partitionner l'ensemble de données en sous-ensembles d'apprentissage et de test. De plus, la vidéo mentionne l'utilisation d'une mise à l'échelle standard pour les valeurs d'entrée afin d'améliorer les performances.
  
  
• 03:55:00 Dans cette section, le présentateur discute de l'importance de réduire les valeurs d'entrée pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage automatique. Ils montrent comment réduire les valeurs d'entrée à l'aide de Standard Scaler et appliquer la régression logistique pour faire des prédictions sur de nouvelles données. La précision du modèle est ensuite calculée à l'aide de la fonction de score de précision de Scikit-learn. Le présentateur introduit également le concept de classification et son importance dans la catégorisation des données en différentes catégories ou groupes en fonction de certaines conditions. Ils expliquent que ce processus est utilisé pour effectuer une analyse prédictive des données, comme l'identification de spams ou la détection de transactions frauduleuses.

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Partie 2/2 du cours complet d'apprentissage automatique - Apprendre l'apprentissage automatique 10 heures | Tutoriel d'apprentissage automatique | Édureka

Pour votre commodité, nous fournissons un calendrier général, puis un calendrier détaillé pour chaque partie. Vous pouvez aller directement au bon moment, regarder dans un mode qui vous convient et ne rien manquer.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Ce didacticiel vidéo sur l'apprentissage automatique commence par expliquer les différences entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur le fonctionnement de l'apprentissage automatique en extrayant des modèles à partir d'ensembles de données. Les différentes catégories d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, sont expliquées ainsi que leurs cas d'utilisation dans différents secteurs tels que la banque, la santé et la vente au détail. L'apprentissage en profondeur est également présenté comme un type spécifique d'apprentissage automatique qui s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour apprendre le mappage de fonctions complexes. Le didacticiel explique également comment utiliser Anaconda Navigator avec le bloc-notes Jupyter et montre comment créer différents modèles d'apprentissage automatique à l'aide de l'ensemble de données Iris.
   
   
2. 01:00:00 - 02:00:00 Cette partie couvre une gamme de sujets, y compris l'analyse exploratoire des données, la création d'ensembles de données de validation, la construction de modèles, les statistiques de base, les techniques d'échantillonnage, les mesures de la tendance centrale et de la variabilité, la probabilité des événements, le gain d'informations et entropie, arbres de décision et matrice de confusion. Le didacticiel fournit une compréhension complète de chaque sujet et de ses implications pratiques dans l'apprentissage automatique. Le didacticiel met l'accent sur l'importance des connaissances statistiques, de l'analyse et de l'interprétation des données dans la construction d'un modèle réussi.
   
   
3. 02:00:00 - 03:00:00 Cette vidéo couvre divers sujets, allant des bases de la probabilité et de la distribution de probabilité, à la régression linéaire et logistique, et enfin aux tests d'hypothèses et aux algorithmes d'apprentissage supervisé. L'instructeur explique les différents types de probabilité et démontre des problèmes de probabilité, tout en couvrant également le concept d'intervalle de confiance et de test d'hypothèse dans l'apprentissage automatique. La vidéo fournit également des informations sur les algorithmes d'apprentissage supervisé tels que la régression linéaire, la régression logistique et les forêts aléatoires. Enfin, l'instructeur explique comment calculer et déterminer l'équation de la ligne de régression à l'aide de la méthode des moindres carrés et introduit le concept de R au carré comme mesure de l'ajustement des données.
   
   
4. 03:00:00 - 04:00:00 Tout au long de la vidéo, l'orateur utilise des exemples concrets pour montrer comment appliquer des concepts d'apprentissage automatique, tels que l'utilisation d'un ensemble de données de tailles de tête et de poids du cerveau pour trouver une relation linéaire ou l'analyse de la Catastrophe du Titanic pour déterminer quels facteurs ont un impact sur le taux de survie d'un passager. En outre, le conférencier souligne l'importance de la gestion et du nettoyage des données pour garantir des résultats précis avant de plonger dans la mise à l'échelle des valeurs d'entrée et d'introduire le concept de classification.
   
   
5. 04:00:00 - 05:00:00 Cette section du cours d'apprentissage automatique couvre le concept d'arbres de décision et comment ils peuvent être utilisés pour des problèmes de classification. Le didacticiel vidéo décrit le processus de création d'un arbre de décision, y compris la sélection du nœud racine en fonction du gain d'informations et l'élagage de l'arbre pour améliorer la précision. La section couvre également l'utilisation de Random Forest, une collection d'arbres de décision, pour la prise de décision dans divers domaines tels que la banque et le marketing. Le conférencier fournit des exemples de codage et une explication étape par étape de l'algorithme, ce qui facilite la compréhension des débutants.
   
   
6. 05:00:00 - 06:00:00 La vidéo donne un aperçu de divers algorithmes d'apprentissage automatique, notamment Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) et Naive Bayes. La vidéo explique comment l'algorithme Random Forest est utilisé dans le secteur bancaire pour déterminer si un demandeur de prêt sera en défaut ou non, comment l'algorithme KNN peut être utilisé pour prédire la taille de t-shirt d'un client et comment le Naive Bayes L'algorithme peut être utilisé pour le filtrage des e-mails et la détection des spams. La vidéo explique également le théorème de Bayes et comment il peut être mis en œuvre dans des scénarios réels à l'aide d'un ensemble de données. De plus, l'instructeur fournit des exemples pratiques et des démonstrations sur la façon d'implémenter ces algorithmes à l'aide de Python et de la bibliothèque scikit-learn.
   
   
7. 06:00:00 - 07:00:00 Cette section du didacticiel "Machine Learning Full Course" couvre plusieurs sujets avancés, notamment les machines à vecteurs de support, les méthodes de clustering (y compris les K-means, les c-means flous et le clustering hiérarchique), l'analyse du panier de consommation, l'exploration des règles d'association et l'apprentissage par renforcement. L'algorithme A-priori est expliqué en détail pour l'exploration fréquente d'ensembles d'éléments et la génération de règles d'association, et un exemple est fourni à l'aide de données de transaction en ligne provenant d'un magasin de détail. La vidéo se penche également sur les concepts de valeur et de valeur d'action, le processus de décision de Markov et l'exploration par rapport à l'exploitation dans l'apprentissage par renforcement. Un scénario de problème impliquant des robots autonomes dans une usine automobile est utilisé comme illustration de l'apprentissage par renforcement en action.
   
   
8. 07:00:00 - 07:50:00 Ce didacticiel vidéo sur l'apprentissage automatique couvre divers sujets, notamment l'équation de Bellman, le Q-learning, les compétences techniques nécessaires pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique performant, les tendances salariales et les descriptions de poste, ainsi que les responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique. Le didacticiel met l'accent sur l'importance des compétences techniques telles que les langages de programmation, l'algèbre linéaire et les statistiques, ainsi que sur les compétences non techniques telles que le sens des affaires, la communication efficace et la connaissance de l'industrie. L'orateur discute également de divers projets d'apprentissage automatique open source que l'on peut explorer, tels que Tensorflow.js, DensePose et BERT. Dans l'ensemble, le didacticiel présente un aperçu complet de l'apprentissage automatique et de ses applications dans divers domaines.

Chronologie détaillée des parties du cours vidéo

Partie 5

• 04:00:00 Dans cette section du cours vidéo sur l'apprentissage automatique, l'instructeur fournit des exemples d'analyse prédictive et comment elle s'applique à la classification de différents éléments tels que les fruits, les voitures, les maisons, etc. La conférence couvre plusieurs techniques de classification, notamment l'arbre de décision, la forêt aléatoire, le k-plus proche voisin et Naive Bayes. L'arbre de décision utilise une représentation graphique des solutions possibles à une décision, tandis que la forêt aléatoire construit plusieurs arbres de décision et les fusionne pour une précision accrue. K-Nearest Neighbor est une technique de classification basée sur le théorème de Bayes, et Naive Bayes est un algorithme facile à mettre en œuvre utilisé pour la classification des documents.
  
  
• 04:05:00 Dans cette section, la vidéo traite de divers algorithmes d'apprentissage automatique tels que le K-plus proche voisin (KNN) et les arbres de décision. KNN est un algorithme de classification qui attribue un objet à une catégorie en fonction de la mesure de similarité de ses voisins les plus proches. Il peut être utilisé pour diverses applications, notamment la reconnaissance visuelle des formes et l'analyse des transactions de vente au détail. D'autre part, les arbres de décision sont des représentations graphiques de toutes les solutions possibles à une décision basée sur certaines conditions. Ce sont des modèles interprétables qui permettent aux utilisateurs de comprendre pourquoi un classificateur a pris une décision particulière. La vidéo se termine par un scénario réel d'utilisation d'un arbre de décision lors de l'appel des sociétés de cartes de crédit.
  
  
• 04:10:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur discute des arbres de décision dans l'apprentissage automatique. Il utilise un exemple de décision d'accepter ou non une offre d'emploi et de création d'un arbre de décision basé sur diverses conditions telles que le salaire, le temps de trajet et si l'entreprise offre ou non du café gratuit. Il passe ensuite à l'explication du processus de construction d'un arbre de décision et de l'algorithme utilisé appelé CART - Classification and Regression Tree Algorithm. Il couvre également la terminologie de l'arbre de décision, y compris le nœud racine, le nœud feuille et le fractionnement. Enfin, il explique comment les questions de l'arbre sont déterminées par l'ensemble de données et comment quantifier l'incertitude à l'aide de la métrique d'impureté de Gini.
  
  
• 04:15:00 Dans cette section, la vidéo présente les arbres de décision et explique le concept de division et d'élagage des branches ou sous-arbres, ainsi que les nœuds parent et enfant dans un arbre de décision. La vidéo décrit également le processus de conception d'un arbre de décision et de détermination du meilleur attribut en fonction du calcul du gain d'informations le plus élevé, qui est mesuré par la diminution de l'entropie après que les données ont été divisées sur la base d'un attribut. La vidéo explique le concept d'entropie en tant que mesure de l'impureté ou du caractère aléatoire des données analysées.
  
  
• 04:20:00 Dans cette section de la vidéo, le concept d'entropie et de gain d'information dans les arbres de décision est expliqué. La formule mathématique de l'entropie est introduite et il est démontré que la valeur de l'entropie est maximale lorsque la probabilité de oui et de non est égale, et nulle lorsque la probabilité de oui ou de non est de un. Il est également expliqué que le gain d'information mesure la réduction d'entropie et aide à sélectionner l'attribut à choisir comme nœud de décision dans l'arbre de décision. Un exemple étape par étape est donné pour calculer l'entropie et le gain d'information pour divers attributs dans un ensemble de données afin de sélectionner le nœud racine de l'arbre de décision.
  
  
• 04:25:00 Dans cette section du cours d'apprentissage automatique, nous apprenons le processus de calcul du gain d'informations dans les arbres de décision. La formule utilisée est l'entropie de l'espace échantillon total moins l'entropie X moyenne pondérée de chaque caractéristique. Le gain d'informations est calculé en premier pour le paramètre Outlook, suivi du paramètre Wendy. L'entropie de chaque caractéristique est déterminée en calculant la probabilité de oui et de non pour un paramètre donné. Les informations extraites de Wendy sont la somme des informations extraites lorsque Wendy vaut vrai et faux. La dernière étape consiste à calculer les informations obtenues de Wendy, qui est l'entropie totale moins les informations tirées de Wendy.
  
  
• 04:30:00 Dans cette section, la vidéo couvre le concept de gain d'information et d'élagage de l'arbre de décision. Le gain d'informations est calculé pour déterminer quel attribut sélectionner comme nœud racine pour l'arbre de décision. La vidéo montre comment construire un arbre de décision à l'aide de l'algorithme CART et de Python, et explique également quand les arbres de décision peuvent être préférables à d'autres algorithmes d'apprentissage automatique. La section se termine par une introduction à Jupyter Notebook et un exemple d'ensemble de données pour le classificateur d'arbre de décision.
  
  
• 04:35:00 Dans cette section, le didacticiel vidéo passe en revue différentes fonctions et classes utilisées pour créer un arbre de décision dans l'apprentissage automatique. L'ensemble de données d'apprentissage est défini avec des exemples et des étiquettes, et des colonnes d'en-tête sont ajoutées à des fins d'impression. Le didacticiel montre ensuite comment trouver des valeurs uniques et compter différents types d'étiquettes dans l'ensemble de données, ainsi que comment tester si une valeur est numérique ou non. Le didacticiel définit ensuite une classe de questions qui est utilisée pour partitionner l'ensemble de données en fonction d'une colonne et de sa valeur, et une fonction pour calculer l'impureté Gini et le gain d'information est également présentée. Enfin, une fonction de construction de l'arbre de décision est définie à l'aide de ces fonctions et classes définies précédemment.
  
  
• 04:40:00 Dans cette section, la vidéo fournit une explication étape par étape de l'algorithme de l'arbre de décision et comment il peut être utilisé pour les problèmes de classification. Le didacticiel comprend des exemples de codage et aborde les concepts de gain d'informations, de nœuds feuille, de nœuds de question et de construction de branche récursive. La dernière partie de la vidéo présente Random Forest en tant que solution pour apprendre des modèles à partir de données et guider la prise de décision avec un cas d'utilisation simple de détection du risque de crédit pour les sociétés de cartes de crédit. L'objectif est d'identifier les transactions frauduleuses avant que trop de dommages financiers ne soient causés, étant donné que la perte estimée due aux transactions non autorisées aux États-Unis était de 6,1 milliards de dollars en 2012.
  
  
• 04:45:00 Dans cette section, l'orateur discute de l'utilisation de variables prédictives pour prédire s'il faut approuver ou non une demande de prêt, et comment la forêt aléatoire peut aider à minimiser les pertes. L'orateur présente un scénario dans lequel deux variables prédictives, le revenu et l'âge, sont utilisées pour mettre en œuvre deux arbres de décision afin de prédire la probabilité qu'un demandeur rembourse un prêt. Si le revenu du demandeur est supérieur à 35 000 $ ou s'il a de bons antécédents de crédit, la demande de prêt sera probablement approuvée. Si le demandeur est jeune et étudiant, a un solde bancaire inférieur à 5 lakhs ou a une dette élevée, la demande de prêt sera probablement rejetée.
  
  
• 04:50:00 Dans cette section, la vidéo explique comment les forêts aléatoires fonctionnent pour la prise de décision en compilant les résultats de différents arbres de décision. Les forêts aléatoires sont une collection d'arbres de décision construits à l'aide d'une fraction de l'ensemble de données et d'un nombre particulier d'entités, qui sont sélectionnées au hasard. L'algorithme est polyvalent et peut effectuer à la fois des tâches de régression et de classification. La vidéo fournit un exemple du fonctionnement des forêts aléatoires en le comparant à demander l'avis d'un ami sur le visionnage d'un film. L'ami poserait des questions qui conduiraient à une décision, de la même manière qu'une forêt aléatoire compilerait les résultats de différents arbres de décision pour prendre une décision finale.
  
  
• 04:55:00 Dans cette section, l'orateur donne un exemple du fonctionnement des arbres de décision et de la manière dont ils peuvent être compilés à l'aide de Random Forest. Il explique comment les arbres de décision peuvent être utilisés pour déterminer si une personne aimerait regarder un film ou non. Il explique également comment les résultats de plusieurs arbres de décision peuvent être combinés pour prendre une décision finale. L'orateur poursuit en expliquant que Random Forest est largement utilisé dans divers domaines, notamment la banque, la médecine, l'utilisation des terres et le marketing.
  
  

Partie 6

• 05:00:00 Dans cette section, la vidéo traite des différentes industries dans lesquelles l'algorithme de forêt aléatoire est utilisé. L'un des principaux exemples fournis est la façon dont les banques utilisent la forêt aléatoire pour déterminer si un demandeur de prêt sera un défaut ou non, et prendre des décisions en conséquence. Le domaine médical est un autre domaine où l'algorithme est utilisé pour prédire la probabilité qu'une personne ait une maladie particulière en analysant ses antécédents médicaux et diverses variables prédictives. La forêt aléatoire est également utilisée pour découvrir l'utilisation des terres avant de créer une industrie dans une certaine zone. En marketing, l'algorithme est utilisé pour identifier le taux de désabonnement des clients en suivant leur activité, leur historique d'achat et leur affinité avec certains produits ou publicités. La vidéo poursuit ensuite en expliquant le fonctionnement étape par étape de l'algorithme de forêt aléatoire, en commençant par la sélection de quelques caractéristiques aléatoires à partir du nombre total de variables prédictives dans l'ensemble de données.
  
  
• 05:05:00 Dans cette section, l'algorithme de la forêt aléatoire est expliqué à l'aide de l'exemple consistant à prédire si un match sportif aura lieu compte tenu des conditions météorologiques des 14 derniers jours. L'algorithme consiste à diviser l'ensemble de données en sous-ensembles, à sélectionner un certain nombre d'entités, à calculer la meilleure répartition pour chaque nœud et à diviser les nœuds en nœuds filles. Ceci est répété jusqu'à ce que les nœuds feuilles d'un arbre de décision aient été atteints, puis le processus est répété pour les arbres de décision un certain nombre de fois. Enfin, les résultats de tous les différents arbres de décision sont compilés à l'aide du vote à la majorité, ce qui aboutit à une prédiction finale.
  
  
• 05:10:00 Dans cette section, l'importance des sous-ensembles d'arbres de décision dans les forêts aléatoires est discutée, où chaque sous-ensemble prend différentes variables en considération. Les arbres de décision garantissent également une sortie précise en faisant la moyenne de la variance sur plusieurs arbres au lieu de s'appuyer sur un seul arbre. Les forêts aléatoires sont polyvalentes car elles fonctionnent bien pour les problèmes de classification et de régression, sont évolutives et nécessitent une préparation minimale des entrées. De plus, ils effectuent une sélection de fonctionnalités implicite qui sélectionne des fonctionnalités aléatoires pour chaque implémentation d'arbre de décision, les rendant toutes différentes les unes des autres.
  
  
• 05:15:00 Dans cette section, la vidéo couvre deux algorithmes d'apprentissage automatique importants : Random Forest et K-Nearest Neighbor (KNN). Random Forest est un modèle de prise de décision qui peut traiter de grandes quantités de données en mettant en œuvre plusieurs arbres de décision qui s'exécutent simultanément. Il dispose de méthodes pour équilibrer les erreurs dans les ensembles de données déséquilibrés, empêchant le modèle d'être biaisé vers une classe particulière. KNN, d'autre part, est un algorithme simple qui peut stocker tous les cas disponibles et classer les nouvelles données en fonction de la mesure de similarité. La vidéo explique ensuite comment KNN est utilisé dans les applications de recherche et fournit des exemples d'applications industrielles pour Random Forest et KNN, telles que les systèmes de recommandation et la recherche de concepts.
  
  
• 05:20:00 Dans cette section, l'algorithme K-Nearest Neighbor (KNN) est expliqué. L'algorithme fonctionne sur le principe de la sélection des 'k' voisins les plus proches d'un nouveau point afin de prédire sa classe. La distance entre le nouveau point et les points existants est calculée à l'aide de mesures de distance telles que les distances euclidiennes et Manhattan. La valeur optimale de 'k' dépend de l'ensemble de données et peut être trouvée en essayant différentes valeurs à l'aide de techniques de validation croisée. Un exemple pratique d'utilisation de l'algorithme KNN pour prédire la taille de t-shirt d'un client en fonction de sa taille et de son poids est également présenté.
  
  
• 05:25:00 Dans cette section, la vidéo explique le concept de l'algorithme KNN (K-Nearest Neighbor) et sa mise en œuvre à l'aide de Python. L'algorithme KNN est un apprenant paresseux car il mémorise les données d'apprentissage sans fonction discriminative à partir des données d'apprentissage. Le processus implique la gestion des données, le calcul de la distance entre deux instances de données, la sélection des k-voisins avec la plus petite distance et la génération d'une réponse à partir de l'ensemble de données. Les étapes de mise en œuvre comprennent le chargement du fichier de données CSV, la division des données en un ensemble de données d'apprentissage et de test, et le calcul de la similarité entre deux instances à l'aide de la mesure de distance euclidienne. La vidéo montre ensuite la mise en œuvre de l'algorithme à l'aide de Jupyter Notebook et Python.
  
  
• 05:30:00 Dans cette section, la vidéo couvre l'implémentation de l'algorithme K Nearest Neighbors (KNN) en Python. L'instructeur montre comment calculer la distance euclidienne entre deux points de données et comment trouver les K voisins les plus proches à l'aide de la fonction Obtenir les voisins. La vidéo couvre également la fonction d'obtention de réponse, qui permet à chaque voisin de voter pour l'attribut de classe et détermine le vote majoritaire comme prédiction. La fonction d'obtention de la précision est également discutée pour évaluer la précision du modèle. Enfin, toutes les fonctions sont compilées en une seule fonction principale pour implémenter l'algorithme KNN en utilisant le jeu de données Iris avec un taux de précision de 90,29%.
  
  
• 05:35:00 Dans cette section, la vidéo explique l'algorithme Naive Bayes, qui est une technique de classification basée sur le théorème de Bayes avec une hypothèse d'indépendance entre les prédicteurs. Naive Bayes suppose que la présence d'une caractéristique particulière dans une classe n'est pas liée à la présence de toute autre caractéristique, et toutes ces propriétés contribuent indépendamment à la probabilité d'un événement. Le théorème de Bayes décrit la probabilité d'un événement sur la base d'une connaissance préalable des conditions liées à l'événement, et il aide à déterminer la probabilité conditionnelle. La vidéo fournit un exemple utilisant un jeu de cartes pour illustrer le théorème de Bayes, et montre la preuve du théorème, qui a une belle interprétation en cas de distribution de probabilité sur les événements A et B.
  
  
• 05:40:00 Dans cette section, la vidéo présente le théorème de Bayes et comment il peut être mis en œuvre dans des scénarios réels à l'aide d'un ensemble de données. La table de vraisemblance et la table de fréquence peuvent être générées pour chaque attribut de l'ensemble de données, puis utilisées pour calculer les probabilités a priori et a posteriori à l'aide du théorème de Bayes. Un exemple est donné où le théorème de Bayes est utilisé pour déterminer s'il faut jouer ou non en fonction des conditions météorologiques. La vidéo aborde en outre les cas d'utilisation industrielle du théorème de Bayes, en particulier dans la catégorisation des actualités ou la classification des textes.
  
  
• 05:45:00 Dans cette section, la vidéo traite du Naive Bayes Classifier, qui est une technique statistique populaire utilisée pour le filtrage des e-mails et la détection des spams. L'algorithme utilise des fonctionnalités de sac de mots pour identifier les e-mails de spam, et il fonctionne en corrélant l'utilisation de jetons dans les e-mails de spam et non-spam. Le théorème de Bayes est ensuite utilisé pour calculer la probabilité qu'un e-mail soit ou non un spam. La vidéo aborde également brièvement l'efficacité du classificateur Naive Bayes dans les applications médicales en raison de sa capacité à utiliser toutes les informations disponibles pour expliquer la décision, et dans la projection météorologique en raison de ses probabilités postérieures utilisées pour calculer la probabilité de chaque étiquette de classe pour des données d'entrée.
  
  
• 05:50:00 Dans cette section, la vidéo traite de l'utilisation de la bibliothèque Python scikit-learn pour créer un biais et un modèle, en particulier les types de modèles disponibles tels que gaussien, multinomial et binomial. La vidéo fournit également un exemple de la façon dont l'algorithme peut être utilisé pour prédire l'apparition du diabète chez les patients en utilisant leurs données médicales comme attributs. Le processus est décomposé en quatre étapes : traitement des données, synthèse des données, réalisation de prédictions et évaluation de la précision. La vidéo fournit une fonction pour charger les données CSV et convertir les éléments en éléments flottants tout en divisant les données en ensembles d'apprentissage et d'évaluation.
  
  
• 05:55:00 Dans cette section du didacticiel, l'instructeur explique le processus de création d'un modèle à l'aide de l'algorithme Navy Base Algorithm dans l'apprentissage automatique. Il explique le processus de synthèse des données d'apprentissage et de calcul de la moyenne et de l'écart type pour chaque attribut. Il poursuit ensuite en démontrant comment faire des prédictions à l'aide des résumés préparés à partir des données d'apprentissage et de la fonction de densité de probabilité gaussienne. Enfin, il montre comment estimer la précision du modèle en faisant des prédictions pour chaque instance de données dans les données de test et en calculant le taux de précision.

Partie 7

• 06:00:00 Dans cette section, l'instructeur résume d'abord le processus de mise en œuvre d'un classificateur Naive Bayes à l'aide de Python à partir de zéro. Cependant, comme la bibliothèque scikit-learn contient déjà une fonction prédéfinie pour Naive Bayes, l'instructeur montre comment utiliser le modèle gaussien NB de la bibliothèque sklearn avec le célèbre jeu de données de fleurs d'iris comme exemple. Tout d'abord, les bibliothèques nécessaires, telles que les métriques et sklearn, sont importées, puis les données sont chargées et le modèle est ajusté. L'instructeur montre ensuite comment faire des prédictions et résume le modèle en calculant la matrice de confusion et le rapport de classification. Enfin, le sujet des machines à vecteurs de support est introduit et l'instructeur explique le fonctionnement de SVM et ses diverses fonctionnalités et utilisations dans le monde réel.
  
  
• 06:05:00 Dans cette section, nous découvrons les machines à vecteurs de support (SVM), qui sont un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé à des fins de classification. Il utilise un hyperplan comme frontière de décision entre différentes classes de données et peut être utilisé pour générer plusieurs hyperplans de séparation afin de diviser les données en segments. SVM peut être utilisé à la fois pour les problèmes de classification et de régression et tire parti des fonctions du noyau SVM pour classer les données non linéaires. Le principe de base de SVM est de dessiner un hyperplan qui sépare au mieux deux classes de données, et un hyperplan optimal a une distance maximale des vecteurs de support avec la marge maximale. SVM est utilisé pour classer les données en utilisant un hyperplan tel que la distance entre l'hyperplan et les vecteurs de support soit maximale.
  
  
• 06:10:00 Dans cette section du didacticiel vidéo, l'instructeur explique comment traiter les ensembles de données qui ne peuvent pas être séparés à l'aide d'une ligne droite en les transformant en ensembles de données linéaires à l'aide des fonctions du noyau. Une astuce simple présentée consiste à transformer les deux variables X et Y en un nouvel espace de caractéristiques impliquant une nouvelle variable appelée Z pour visualiser les données dans un espace tridimensionnel où une marge de division entre les deux classes de données est plus évidente. Le didacticiel présente également un cas d'utilisation réel de SVM en tant que classificateur utilisé dans la classification du cancer, où le classificateur SVM a fonctionné avec précision même pour un petit ensemble de données. Ensuite, le tutoriel enseigne l'apprentissage non supervisé et comment il est utilisé pour regrouper les données d'entrée en fonction de leurs propriétés statistiques, le regroupement étant le processus de division des ensembles de données en groupes constitués de points de données similaires.
  
  
• 06:15:00 Dans cette section, le concept de clustering, qui est l'un des algorithmes d'apprentissage non supervisé, est expliqué. Le regroupement est utilisé pour identifier le groupe intrinsèque ou le partitionnement d'un ensemble de points de données non étiquetés. Il existe trois types de clustering : le clustering exclusif, le clustering superposé et le clustering hiérarchique. Le clustering K-means, qui est une méthode de clustering exclusive, regroupe des points de données similaires dans un nombre prédéfini de clusters. L'algorithme commence par définir le nombre de clusters et trouver le centroïde, puis calcule la distance euclidienne de chaque point à partir du centroïde et attribue le point au cluster le plus proche. Ces étapes sont répétées jusqu'à ce que les centroïdes des nouveaux clusters soient très proches des précédents. Le clustering est utilisé dans diverses industries, telles que le marketing, l'exploration pétrolière et gazière et les systèmes de recommandation de films.
  
  
• 06:20:00 Dans cette section de la vidéo, la méthode du coude pour déterminer le nombre de clusters dans le clustering K-Means est discutée. L'erreur quadratique somme (SSE) est calculée et tracée par rapport au nombre de clusters pour identifier le point de coude, qui indique le nombre optimal de clusters. Les avantages et les inconvénients du clustering K-Means sont décrits, et il est à noter que la méthode est simple et compréhensible mais difficile à utiliser lorsque le nombre correct de clusters n'est pas connu, et qu'elle ne peut pas gérer les données bruyantes et les valeurs aberrantes. Une démonstration du clustering K-Means est présentée à l'aide d'un ensemble de données de 5 043 films, qui sont regroupés en fonction des goûts Facebook du réalisateur et des acteurs.
  
  
• 06:25:00 Dans cette section, la vidéo couvre trois types de méthodes de clustering ; k-means clustering, flou c-means clustering et clustering hiérarchique. La méthode k-means consiste à ajuster les données dans un nombre particulier de clusters, tandis que la méthode floue c-means attribue un degré d'appartenance de 0 à 1 à un objet dans chaque cluster. Le clustering hiérarchique combine des clusters de bas en haut ou de haut en bas, permettant à l'algorithme de construire des taxonomies significatives sans supposer un nombre particulier de clusters au préalable. Cependant, certains des inconvénients incluent la sensibilité à l'affectation initiale, la nécessité de définir le nombre de clusters ou la valeur limite d'appartenance et les algorithmes non déterministes, ce qui rend difficile l'obtention d'un résultat particulier.
  
  
• 06:30:00 Dans cette section de la vidéo, le concept d'analyse du panier de consommation est abordé. L'analyse du panier de consommation est une technique utilisée par les grands détaillants pour découvrir les associations entre les articles, en utilisant l'occurrence fréquente de combinaisons d'articles dans les transactions pour identifier les relations entre ces articles. Cela permet aux détaillants de prédire ce que les clients sont susceptibles d'acheter et de cibler des clients spécifiques avec des offres ou
  remises en fonction de leurs habitudes d'achat. Deux algorithmes utilisés dans l'exploration de règles d'association sont discutés, à savoir la technique d'exploration de règles d'association et l'algorithme A-Priori. Enfin, l'utilisation des mesures de support, de confiance et d'élévation dans Association Rule Mining est expliquée à l'aide d'un exemple, et le concept d'itemsets fréquents est introduit.
  
  
• 06:35:00 Dans cette section du cours complet d'apprentissage automatique, l'instructeur explique l'algorithme A-priori utilisé pour l'extraction fréquente d'éléments et la génération de règles d'association. L'algorithme A-priori consiste à créer des tableaux d'ensembles d'éléments avec leurs valeurs de support, à effectuer un élagage pour éliminer les ensembles avec des valeurs de support inférieures à un seuil donné et à générer des ensembles d'éléments fréquents de taille croissante jusqu'à ce qu'il n'en reste plus. La dernière étape consiste à générer des règles d'association à partir d'ensembles d'éléments fréquents avec des valeurs de confiance minimales, qui peuvent être utilisées pour l'analyse du panier de consommation. Un exemple est fourni en utilisant les données de transaction en ligne d'un magasin de détail.
  
  
• 06:40:00 Dans cette section, l'instructeur plonge dans le processus de nettoyage des données, de consolidation des éléments et de génération d'ensembles d'éléments fréquents avec une prise en charge d'au moins 7 %. Les règles sont ensuite créées avec le support, la confiance et l'ascenseur correspondants, et filtrées à l'aide du code pandas standard pour le grand ascenseur six et la haute confiance 0,8. La section couvre également l'exploration de règles d'association et l'apprentissage par renforcement, où un agent est placé dans un environnement pour apprendre en effectuant certaines actions, observer des récompenses ou des punitions et prendre les mesures appropriées pour maximiser les récompenses dans une situation particulière. Un bébé qui apprend à marcher est utilisé comme analogie pour l'apprentissage par renforcement.
  
  
• 06:45:00 Dans cette section, la vidéo explique le concept d'apprentissage par renforcement et son processus, qui implique un agent et un environnement. L'agent est un algorithme d'apprentissage par renforcement qui prend des mesures dans l'environnement, tandis que l'environnement fournit à l'agent l'état actuel et le récompense avec des retours instantanés lorsqu'une étape spécifique est franchie. L'agent utilise une politique, une stratégie pour trouver sa prochaine action, basée sur son état actuel. La valeur est le rendement attendu à long terme avec remise, tandis que la valeur d'action peut être un peu déroutante au début, mais la vidéo promet de l'expliquer plus tard. La compréhension de ces concepts est cruciale pour étudier l'apprentissage par renforcement.
  
  
• 06:50:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur explique les concepts de valeur et de valeur d'action dans l'apprentissage par renforcement. La valeur est le rendement à long terme avec remise, tandis que la valeur de l'action prend un paramètre supplémentaire, qui est l'action actuelle. L'objectif principal de l'apprentissage par renforcement est de maximiser la récompense, et l'agent doit être formé pour prendre la meilleure action qui maximise la récompense. L'actualisation de la récompense fonctionne sur la base d'une valeur appelée gamma, et plus la valeur d'actualisation est élevée, plus les chances que l'agent explore et prenne des risques sont faibles. De plus, l'instructeur explique les concepts d'exploration et d'exploitation et le processus de décision de Markov, qui est une approche mathématique pour cartographier une solution dans l'apprentissage par renforcement. L'objectif principal est de maximiser les récompenses en choisissant la politique optimale.
  
  
• 06:55:00 Dans cette section, l'instructeur discute du processus de décision de Markov et de l'apprentissage par renforcement, qui est nécessaire pour qu'un robot apprenne de son environnement. Il illustre un scénario de problème où le but est de trouver le chemin le plus court entre les points A et D avec le coût minimum possible en parcourant les nœuds A, B, C et D. Il explique que l'ensemble des états est désigné par les nœuds , et l'action consiste à traverser d'un nœud à l'autre, tandis que la stratégie est le chemin utilisé pour atteindre la destination. La récompense est le coût de chaque arête, et la machine calcule quel chemin est le meilleur pour obtenir la récompense maximale. L'instructeur insiste sur l'importance d'explorer différentes notes pour trouver la politique optimale, par opposition à l'exploitation. La section présente également une discussion sur les composants de l'apprentissage par renforcement et un scénario de problème impliquant des robots autonomes dans une usine automobile.

Partie 8

• 07:00:00 Dans cette section, le concept d'états, d'actions et de récompenses est abordé dans le contexte de la création d'un tableau de récompenses pour un robot dans un environnement simulé. L'ensemble d'actions qu'un robot peut entreprendre est déterminé par son état actuel, et des récompenses sont accordées si un emplacement est directement accessible à partir d'un état particulier. La priorisation d'un emplacement spécifique se reflète dans le tableau des récompenses en l'associant à une récompense plus élevée. L'équation de Bellman est présentée comme un moyen de permettre au robot de se souvenir des directions à suivre, dans le but d'optimiser la valeur d'être dans un état particulier en fonction de la récompense maximale atteignable compte tenu de toutes les actions possibles. L'équation est contrainte pour s'assurer que le robot reçoit une récompense lorsqu'il passe d'une pièce jaune à la pièce verte.
  
  
• 07:05:00 Dans cette section, nous découvrons l'équation de Bellman et son importance dans l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage Q. L'équation de Bellman fournit la valeur d'être dans un état particulier et calcule la valeur maximale d'être dans un autre état. Le facteur de remise gamma informe le robot de la distance qui le sépare de la destination. L'équation de Bellman est modifiée pour incorporer une certaine quantité d'aléatoire dans des situations où les résultats sont en partie aléatoires et sous le contrôle du décideur à l'aide du processus de décision de Markov. Comme nous ne sommes pas sûrs du prochain état ou de la prochaine pièce, tous les virages probables que le robot pourrait prendre sont incorporés dans l'équation.
  
  
• 07:10:00 Dans cette section de la vidéo YouTube, le concept d'association de probabilités à chaque tour afin de quantifier l'expertise d'un robot est abordé. L'exemple d'un robot prenant un virage supérieur ou inférieur avec respectivement 80% et 20% de probabilité est donné, avec une équation pour calculer la valeur d'aller dans un état particulier en tenant compte de la stochasticité de l'environnement. La notion de pénalité de vie, qui associe une récompense à chaque action du robot pour aider à évaluer la qualité des actions, est introduite. Le processus d'apprentissage Q est ensuite discuté comme un moyen d'évaluer la qualité d'une action entreprise pour passer à un état plutôt que de déterminer la valeur possible de l'état vers lequel on passe. L'équation de calcul de la qualité cumulée des actions possibles du robot est décomposée et une nouvelle équation est introduite pour remplacer la fonction de valeur par une fonction de qualité.
  
  
• 07:15:00 Dans cette section, le concept de Q-learning est discuté, qui est une forme d'apprentissage par renforcement qui traite de l'apprentissage de la valeur d'une action dans un état particulier. Q-learning utilise une seule fonction Q pour faciliter les calculs et la différence temporelle pour capturer les changements dans l'environnement au fil du temps. Le robot apprend à obtenir le meilleur chemin en mappant l'emplacement de l'entrepôt à différents états et en définissant les actions pour les transitions vers l'état suivant. Le tableau des récompenses est également défini pour attribuer des récompenses pour passer d'un état à un autre. Le mappage inverse des états vers l'emplacement d'origine est également mentionné pour plus de clarté dans l'algorithme.
  
  
• 07:20:00 Dans cette section, le didacticiel explique le processus d'apprentissage Q avec un exemple de robot trouvant un itinéraire optimal dans un entrepôt à l'aide de code Python. Les valeurs Q sont initialisées à zéro et la matrice des récompenses est copiée dans une nouvelle. L'équation de Bellman est utilisée pour mettre à jour les valeurs Q, et l'itinéraire optimal est initialisé avec un emplacement de départ. La boucle while est utilisée pour le processus d'itération car le nombre exact d'itérations nécessaires pour atteindre l'emplacement final est inconnu. Le didacticiel mentionne également certains projets d'apprentissage automatique open source tels que TensorFlow.js, qui est devenu un outil populaire pour développer et exécuter des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur dans le navigateur.
  
  
• 07:25:00 Dans cette section, l'orateur parle de divers projets d'apprentissage automatique open source que l'on peut explorer. Le premier projet discuté est Detectron2 développé par Facebook, qui est un framework de détection d'objets de pointe écrit en Python. Ensuite, il y a DensePose, qui peut aider à estimer la pose humaine dans la nature. Parmi d'autres projets, il y a Image Outpainting qui peut être utilisé pour étendre les limites de n'importe quelle image tandis que le traitement audio peut être utilisé pour des tâches telles que la classification audio et la prise d'empreintes digitales. Il y a aussi l'Astronet de l'équipe Google Brain pour travailler avec des données astronomiques et l'outil de traitement du langage Google AI BERT. D'autres projets discutés incluent AutoML pour la construction et l'extension de modèles simples à l'aide de TensorFlow et un cadre basé sur l'apprentissage par renforcement pour créer un humanoïde simulé pour imiter plusieurs skins de mouvement.
  
  
• 07:30:00 Dans cette section de la vidéo, le conférencier met en évidence les diverses compétences techniques requises pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique performant. Les compétences vont de la programmation dans des langages tels que Python, C++ et Java à la compréhension de l'algèbre linéaire, des statistiques et des distributions de probabilités. L'orateur insiste sur l'importance de se familiariser avec les algorithmes, l'extraction de caractéristiques, les algorithmes de traitement du signal et les architectures de réseaux de neurones. Le conférencier souligne également la valeur d'une solide formation en mathématiques dans l'apprentissage automatique et discute de la nécessité de compétences en traitement du langage naturel en combinaison avec l'informatique. Les compétences techniques abordées dans cette section nécessitent beaucoup de pratique et de concentration pour être maîtrisées.
  
  
• 07:35:00 Dans cette section, les compétences nécessaires pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique performant sont abordées. Les compétences techniques sont essentielles, mais la capacité à discerner les problèmes et les défis potentiels pour la croissance de l'entreprise et les nouvelles opportunités est également une compétence indispensable. Une communication efficace est essentielle pour traduire les conclusions techniques aux membres non techniques de l'équipe. Le prototypage rapide et la mise à jour des nouvelles technologies sont également nécessaires pour itérer rapidement sur les idées et garder une longueur d'avance sur la concurrence. Les compétences bonus, telles que la physique, l'apprentissage par renforcement et la vision par ordinateur, offrent un avantage concurrentiel pour réussir sur le marché.
  
  
• 07:40:00 Dans cette section, la vidéo traite des tendances salariales et de la description de poste d'un ingénieur en apprentissage automatique. Le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique aux États-Unis est de 111 490 $, tandis qu'en Inde, il est d'environ 7 19 646 INR, ce qui en fait une profession bien rémunérée. Les salaires d'entrée varient de 76 000 $ à 251 000 $ par an, et la prime et la part des bénéfices dépendent du projet et de l'entreprise. Les langages de programmation, le calcul et les statistiques, le traitement du signal, les mathématiques appliquées, les réseaux de neurones et le traitement du langage sont des compétences essentielles requises pour un ingénieur en apprentissage automatique. En outre, ils étudient et transforment des prototypes de science des données, conçoivent des systèmes d'apprentissage automatique, recherchent et implémentent des algorithmes, développent de nouvelles applications, sélectionnent des ensembles de données et des méthodes de représentation des données appropriés, effectuent des tests et des expériences et effectuent des analyses statistiques et des ajustements.
  
  
• 07:45:00 Dans cette section, les principales responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique sont abordées, qui impliquent principalement des systèmes de formation et de recyclage, l'extension des bibliothèques d'apprentissage automatique existantes et la mise à jour des développements dans le domaine. La vidéo aborde ensuite les éléments du CV d'un ingénieur en apprentissage automatique, qui doit inclure un objectif de carrière clair, des compétences techniques telles que les langages de programmation, le calcul, l'algèbre linéaire et les statistiques, ainsi que des compétences non techniques telles que la connaissance de l'industrie. et compétences en résolution de problèmes. De plus, la vidéo souligne l'importance d'avoir des connaissances sur le traitement du langage naturel et l'analyse audio dans le domaine de l'apprentissage automatique. Enfin, il est souligné que les projets d'apprentissage automatique les plus réussis traitent de véritables problèmes, ce qui indique l'importance de la connaissance de l'industrie pour un ingénieur en apprentissage automatique.
  
  
• 07:50:00 Dans cette section, l'orateur discute des compétences requises pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique. Ces compétences comprennent non seulement des connaissances techniques, mais aussi un sens aigu des affaires et des capacités de communication efficaces. L'ingénieur doit être capable de prototyper rapidement et de se tenir au courant de tout changement à venir dans le domaine. Un baccalauréat ou une maîtrise en informatique, en économie, en statistiques ou en mathématiques peut être utile, ainsi qu'une expérience professionnelle en informatique, en statistiques ou en analyse de données. Des projets spécifiques impliquant l'IA et le travail avec des réseaux de neurones sont également cruciaux pour décrocher un emploi d'ingénieur en apprentissage automatique. L'orateur note que de nombreuses entreprises, d'Amazon et Facebook aux startups, embauchent pour ce poste.

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Pourquoi les réseaux de neurones peuvent apprendre (presque) tout

Pourquoi les réseaux de neurones peuvent apprendre (presque) tout

Cette vidéo explique comment les réseaux de neurones peuvent apprendre presque n'importe quoi en utilisant une fonction comme fonction d'activation.
Le réseau ajoute progressivement des neurones jusqu'à ce qu'il apprenne la fonction souhaitée, même si l'ensemble de données est plus compliqué que prévu initialement. Cela fait des réseaux de neurones un outil puissant pour apprendre à partir des données.

• 00:00:00 Dans cette vidéo, un réseau de neurones artificiels apprend la forme de l'ensemble de Mandelbrot, qui est une fractale complexe. Le réseau est capable d'approximer la fonction qui décrit les données, même s'il ne s'agit pas d'une fonction linéaire.
  
  
• 00:05:00 La vidéo explique comment les réseaux de neurones peuvent apprendre presque n'importe quoi, en utilisant une fonction comme fonction d'activation et en ajoutant progressivement des neurones. Le réseau finit par apprendre la fonction souhaitée, même si l'ensemble de données est plus compliqué que prévu initialement.
  
  
• 00:10:00 Cette vidéo explique comment les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour apprendre presque n'importe quoi, grâce à leur capacité à transformer les données en nouvelles informations utiles.

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ChatGPT, IA et AGI avec Stephen Wolfram

ChatGPT, IA et AGI avec Stephen Wolfram

Stephen Wolfram aborde une variété de sujets, tels que l'API entre ChatGPT et Wolfram Alpha, la compréhension et la génération du langage naturel, l'irréductibilité computationnelle, la grammaire sémantique dans le langage, la programmation en langage naturel, la coexistence de l'IA et des humains, et les limites des axiomes dans la définition systèmes complexes. Il discute également des capacités de l'IA dans des domaines tels que le raisonnement analogique et le travail de connaissance et le défi de l'IA de choisir les priorités et les motivations humaines. L'irréductibilité computationnelle est également discutée, en particulier comment elle se situe au niveau de fonctionnement le plus bas de l'univers. Wolfram insiste sur la nécessité de comprendre et de travailler avec l'irréductibilité computationnelle pour faire progresser notre compréhension du monde qui nous entoure.

Stephen Wolfram explique comment nos limitations informatiques en tant qu'observateurs affectent notre perception de l'univers, conduisant à notre compréhension des lois de la physique. Il discute également du potentiel de preuves expérimentales qui pourraient prouver la discrétion de l'espace et parle du paradigme multi-informatique qu'ils ont développé, qui pourrait avoir des implications dans différents domaines. L'animateur remercie Wolfram pour ses idées et exprime son enthousiasme pour la future série de vidéos, "Beyond the Conversations".

• 00:00:00 Dans cette section, Stephen Wolfram discute de l'API entre Chat GPT et Wolfram Alpha, qui permet aux utilisateurs d'interfacer diverses sources de données décrites dans le manifeste. Il décrit l'aventure du génie logiciel qui a conduit à la création du plugin, ainsi que les défis d'interagir avec l'IA pour atteindre le résultat souhaité. Wolfram note que la neuroscience derrière la compréhension et la génération du langage naturel n'est pas encore scientifiquement comprise. Malgré cela, l'équipe a pu lier avec succès les interfaces Chat GPT et Wolfram Alpha avec le nouveau monde de l'interface Language.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, Stephen Wolfram explique ce que signifie la compréhension du langage naturel pour Wolfram Alpha et comment cela se fait. Essentiellement, le langage naturel est converti en langage informatique précis afin qu'il puisse être calculé, et c'est ce que fait Wolfram Alpha, car il est créé uniquement pour comprendre le langage naturel. Le succès du LLM, c'est-à-dire le chat GPT, à générer du code de langage Wolfram est un développement passionnant, que Wolfram croit possible en raison de l'uniformité et de la conception de principe du langage Wolfram. Bien que Wolfram n'ait pas d'opinion sur l'avantage ou l'inconvénient d'utiliser le wrapper Lang Chain open-source, il pense que la combinaison de Wolfram Alpha avec le langage n'est pas une question triviale.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, Stephen Wolfram explique comment les enfants et les modèles linguistiques abordent l'apprentissage et la généralisation des langues. Il note que les enfants apprenant les langues naturelles et les jeunes étudiants apprenant les langages informatiques généralisent souvent leurs connaissances d'une manière qui semble logique mais qui ne correspond pas toujours à la manière dont la langue est utilisée dans la pratique. Wolfram explique également comment Wolfram Language et Wolfram Alpha peuvent servir d'outil de collaboration entre les systèmes d'IA et les humains, permettant la génération d'un code informatique précis qui peut être modifié et affiné en fonction des commentaires humains. Cette approche peut permettre une exploration plus systématique de la nature et des profondeurs des grands modèles de langage.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, Wolfram discute du concept d'irréductibilité informatique et de ses implications pour notre capacité à comprendre et à prédire le comportement de systèmes informatiques complexes. Il explique que si notre notion traditionnelle de la science est basée sur l'idée qu'elle peut prédire les résultats des systèmes, en réalité, l'irréductibilité informatique signifie qu'il n'existe peut-être pas de moyen rapide ou facile de prédire le comportement de ces systèmes. Cependant, il note qu'il existe encore des poches de réutilisabilité informatique qui permettent un certain niveau de prévisibilité, même dans des systèmes complexes comme les réseaux de neurones. Dans l'ensemble, il souligne que l'irréductibilité informatique est un aspect fondamental de l'informatique et que nous devons comprendre et travailler avec afin de faire progresser notre compréhension du monde qui nous entoure.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, Stephen Wolfram explique comment le modèle Chatbot, GPT, montre qu'il existe une grammaire sémantique dans le langage que nous n'avions pas découverte jusqu'à présent. Il explique que même si nous connaissons déjà la grammaire syntaxique du langage, qui dicte le placement spécifique des noms et des verbes, il reste encore beaucoup à comprendre sur la façon dont les phrases peuvent être considérées comme significatives. Wolfram souligne qu'Aristote a découvert la logique syllogistique de la même manière que les modèles Chatbot ont découvert leurs propres modèles, qui sont des régularités du langage. Le succès des modèles Chatbot suggère qu'il existe une grammaire sémantique sous-jacente dans laquelle nous pouvons puiser, ce qui pourrait nous permettre de représenter plus facilement le langage à un niveau supérieur et d'entraîner les réseaux de neurones de manière plus efficace.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, Wolfram parle de son enthousiasme pour l'utilisation de ChatGPT et de la manière dont il s'est révélé prometteur dans certaines tâches pratiques telles que la génération de noms pour des fonctions ou la production de texte passe-partout pour divers documents. Il spécule également sur le potentiel d'utilisation de ChatGPT pour l'interaction en langage naturel avec le code et les graphiques, mais note que les limites de ce que ChatGPT peut produire et de ce que les humains peuvent comprendre et travailler avec précision doivent encore être explorées. Wolfram considère ChatGPT comme faisant partie d'une tendance plus large vers des interfaces utilisateur linguistiques qui façonneront les futurs paradigmes de flux de travail et d'interface.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'informaticien Stephen Wolfram discute du potentiel de la programmation en langage naturel, un outil sur lequel il travaille depuis 2010, qui permet de générer des éléments de langage informatique précis à partir d'entrées en langage naturel. Wolfram trouve l'outil très utile, permettant d'écrire des morceaux de code complexes en petits morceaux, ce qui convient mieux à la façon dont les gens travaillent. Il pense que les humains deviendront plus des stratèges que des personnes écrivant les lignes de code individuelles, un rôle qui sera repris par l'IA, y compris les interfaces utilisateur conversationnelles comme Copilot X et GPT. L'idée de développeurs 10x pourrait devenir une chose du passé, remplacée par des développeurs Thousand X qui sont aidés et accélérés par l'IA.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, Stephen Wolfram explique comment l'utilisation du langage informatique par les programmeurs peut sembler magique aux autres acteurs de l'industrie. Il souligne l'utilité d'automatiser de nombreux processus que d'autres programmeurs exécutent manuellement. Wolfram note que l'automatisation de ces processus peut aider les programmeurs à creuser des tranchées plus rapidement et à parcourir facilement la bibliothèque de codes. De plus, il déclare que ce qu'il a fait en physique fondamentale lui a permis de voir des applications utiles dans un délai qu'il n'avait pas prévu, ce qui lui a donné une "série de chance". En ce qui concerne l'IA et l'AGI, il estime que même si des AIS fonctionnent déjà dans notre monde, il convient de réfléchir à la manière dont ces systèmes peuvent être intégrés de manière sûre et responsable.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, Wolfram discute de la coexistence de l'IA et des humains et de la manière dont nous pouvons interagir avec eux. Il propose que l'interaction humaine avec l'IA devrait avoir des principes généraux pour différentes IA, car une constitution est susceptible d'être fragile et inefficace. Wolfram souligne que la prochaine étape dans le développement des principes généraux de l'IA consiste à les exprimer dans une approche de langage informatique qui peut utiliser un code juridique écrit en jargon juridique pour créer un code de langage informatique afin de faciliter la compréhension des personnes cherchant à interagir avec l'IA. Wolfram souligne que la correction du code AI est inévitable car il y aura toujours de nouvelles circonstances inattendues qui nécessiteront de nouveaux correctifs.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, Wolfram parle des limites des axiomes dans la définition de systèmes complexes et de leur impact potentiel sur la création de cadres éthiques pour l'IA. Il cite le théorème de Godel et la nécessité d'un nombre infini d'axiomes pour définir les nombres entiers à titre d'exemple. Wolfram note qu'il n'y a pas de théorème parfait ou de théorie axiomatique de l'éthique et que les décisions éthiques sont subjectives, basées sur des valeurs humaines. Il suggère que la création d'un écosystème d'IA pourrait potentiellement établir un équilibre dans le système, de la même manière que la biologie maintient l'équilibre au sein des écosystèmes. De plus, Wolfram discute des vastes quantités de données qui peuvent être utilisées pour former des modèles d'IA, y compris des données personnelles, et note que certaines entreprises voient déjà des aperçus d'AGI dans leurs modèles.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section, Stephen Wolfram discute des capacités potentielles des systèmes d'IA et d'IAG dans des domaines tels que le raisonnement analogique et le travail des connaissances. Il prédit que ces systèmes seront capables de faire de grandes analogies qui sont rares chez les humains, et que l'automatisation du travail de connaissance nécessitera un déplacement des tours de connaissances spécialisées vers un apprentissage plus interdisciplinaire. Interrogé sur le risque d'agence émergente et de motivation dans ces systèmes, Wolfram explique que l'univers informatique des actions possibles est vaste et que les humains ne s'en soucient que d'une petite fraction. Le défi consiste à relier les découvertes de ces systèmes aux choses qui préoccupent les humains et à éviter les résultats négatifs si ces systèmes acquièrent des comportements d'agence et de recherche d'objectifs.
  
  
• 00:55:00 Dans cet extrait, Stephen Wolfram discute du défi de l'IA qui sélectionne les priorités et les motivations humaines. Bien que l'IA puisse générer des systèmes de calcul impressionnants, elle ne correspond pas nécessairement à ce qui intéresse les humains. Il aborde également le changement culturel au fil du temps et comment la langue joue un rôle crucial dans la façon dont nous communiquons et comprenons les choses. Wolfram aborde ensuite brièvement la physique, discutant de la prise de conscience passionnante que les théories fondamentales de la physique du XXe siècle sont essentiellement la même chose, mais étiquetées différemment, et comment l'irréductibilité computationnelle est au niveau de fonctionnement le plus bas dans l'univers.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section, Stephen Wolfram discute de l'idée d'irréductibilité computationnelle et comment elle affecte notre perception de l'univers. Il explique qu'en tant qu'observateurs, nous sommes limités par le calcul, et cela, avec notre perception de la persistance dans le temps, semble nous forcer à percevoir l'univers pour suivre certaines règles générales qui correspondent aux lois de la physique, telles que les équations d'Einstein pour General l'activité ou la mécanique quantique. Wolfram parle également du rôle des mathématiques dans le même contexte et comment le fait que les mathématiques de niveau supérieur soient possibles se produit essentiellement pour la même raison que nous pouvons croire en l'espace continu. Il conclut qu'il existe un lien profond entre la métaphysique et la physique, et cette réalisation est assez excitante.
  
  
• 01:05:00 Dans cette section, Stephen Wolfram discute du potentiel de preuves expérimentales qui pourraient prouver la discrétion de l'espace, un peu comme la façon dont le mouvement brownien a validé l'existence de molécules individuelles dans les années 1830. Il explique que des simulations de leurs modèles ont déjà été développées et qu'ils peuvent désormais examiner les propriétés des trous noirs et prédire les modèles de rayonnement gravitationnel qui indiqueraient une structure discrète de l'espace. Ils espèrent trouver d'autres phénomènes comme des fluctuations dimensionnelles ou un motif fractal révélant un minuscule morceau d'espace pour prouver davantage leur modèle de physique. De plus, ils parlent du paradigme multi-informatique qu'ils ont développé, qui peut avoir des implications dans divers domaines au-delà de la physique, tels que l'économie, la biologie moléculaire et l'informatique.
  
  
• 01:10:00 Dans cette dernière section de la vidéo, l'hôte remercie Stephen Wolfram pour ses idées et son expertise dans la discussion de sujets tels que ChatGPT, AI et AGI. L'hôte exprime son enthousiasme pour les futurs épisodes de la série vidéo, Beyond the Conversations. La vidéo se termine en musique.

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Ilya Sutskever, créateur du GPT-4

Ilya Sutskever, créateur du GPT-4

La vidéo présente une interview d'Ilya Sutskever, le co-fondateur et scientifique en chef d'OpenAI qui a joué un rôle crucial dans la création de GPT-3 et GPT-4. Ilya Sutskever explique son expérience en apprentissage automatique et son intérêt pour comprendre comment les ordinateurs peuvent apprendre. Il discute des limites des grands modèles de langage, y compris leur manque de compréhension de la réalité sous-jacente à laquelle le langage se rapporte, mais note également que des recherches sont en cours pour combler leurs lacunes. Ilya Sutskever insiste également sur l'importance de l'apprentissage des régularités statistiques au sein des modèles génératifs. Le potentiel des modèles d'apprentissage automatique à devenir moins gourmands en données est discuté, et la conversation se tourne vers l'utilisation de l'IA dans la démocratie et la possibilité d'une démocratie à large bande passante où les citoyens fournissent des informations aux systèmes d'IA.

• 00:00:00 Craig Smith commence à interviewer Ilya Sutskever, le co-fondateur et scientifique en chef d'OpenAI, qui a joué un rôle central dans la création du grand modèle de langage GPT-3. Ilya parle de son parcours et de la façon dont il a commencé à travailler sur l'apprentissage automatique à un jeune âge. Il explique comment, en 2003, l'idée de l'apprentissage automatique n'était pas bien établie et que la plus grande réalisation de l'IA était le moteur de jeu d'échecs, Deep Blue. La motivation d'Ilya à travailler sur l'IA était motivée par son intérêt à comprendre comment fonctionne l'intelligence et comment les ordinateurs peuvent être conçus pour apprendre.
  
  
• 00:05:00 Le créateur de GPT-4, Ilya Sutskever, parle de sa motivation à contribuer à l'IA et de sa prise de conscience que la formation d'un réseau de neurones vaste et profond sur un ensemble de données suffisamment volumineux réussirait nécessairement à effectuer des tâches compliquées. Sutskever discute également de l'histoire du projet GPT, notant qu'à OpenAI, ils exploraient l'idée que prédire la prochaine chose est tout ce dont vous avez besoin et que prédire suffisamment bien le mot suivant donnerait un apprentissage non supervisé. L'auto-attention du Transformer et l'idée d'un apprentissage auto-supervisé sont également abordées, Sutskever notant que dès que le document Transformer est sorti, ils savaient qu'il était à la hauteur de la tâche.
  
  
• 00:10:00 lya Sutskever, le créateur de GPT-4, aborde les limites des grands modèles de langage. Il explique que les connaissances contenues dans ces modèles sont limitées à la langue sur laquelle ils sont formés et que la plupart des connaissances humaines sont non linguistiques. Il explique en outre que l'objectif de ces modèles est de satisfaire la cohérence statistique de l'invite, mais qu'ils manquent de compréhension de la réalité sous-jacente à laquelle le langage se rapporte. Cependant, Sutskever note qu'il est difficile de discuter des limites des modèles linguistiques, car ces limites ont changé au cours des deux dernières années seulement. Il souligne que ce qui est mis à l'échelle est important, et les réseaux de neurones profonds ont fourni le tout premier moyen d'utiliser l'échelle de manière productive et d'en tirer quelque chose en retour. Enfin, Sutskever mentionne que
  des recherches sont menées pour combler les lacunes de ces modèles.
  
  
• 00:15:00 Ilya souligne l'importance de l'apprentissage des régularités statistiques dans les modèles génératifs, le décrivant comme un gros problème qui va au-delà de l'interprétation statistique. Il affirme que ce type d'apprentissage reconnaît la complexité de la compression des données et que la prédiction est essentielle dans le processus. Cependant, si les réseaux de neurones peuvent atteindre un certain degré de compréhension du monde et de ses subtilités, leurs limites résident dans leur propension à halluciner. Néanmoins, ces modèles peuvent améliorer leurs résultats en ajoutant un processus d'apprentissage par renforcement, ce qui implique qu'avec plus de changements comme celui-ci, ils pourraient apprendre à ne pas halluciner.
  
  
• 00:20:00 Il discute de la boucle de rétroaction dans le processus d'apprentissage de GPT-4 et de la manière dont il peut interagir avec le public. Sutskever explique que les méthodes d'enseignement actuelles impliquent d'embaucher des personnes pour enseigner aux réseaux de neurones artificiels comment se comporter, mais qu'il est possible d'interagir directement avec le système pour communiquer des commentaires sur sa sortie. Sutskever aborde la question des hallucinations et affirme que cette approche de rétroaction peut les résoudre entièrement. Dans la seconde moitié de la vidéo, Sutskever développe le concept de compréhension multimodale et explique que si la vision et les images jouent un rôle important, il est toujours possible d'apprendre des choses à partir du texte uniquement.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, Ilya conteste une affirmation faite dans un article sur la difficulté de prédire des vecteurs de grande dimension avec incertitude, soulignant que les transformateurs autorégressifs ont déjà cette propriété et fonctionnent bien pour prédire des images. Il soutient qu'il n'y a pas beaucoup de différence entre convertir des pixels en vecteurs et tout transformer en langage, car un vecteur est essentiellement une chaîne de texte. Quant à l'idée d'une armée de formateurs humains pour guider les grands modèles de langage, Sutskever suggère que les modèles pré-formés ont déjà des connaissances sur le langage et les processus qui le produisent, qui est une représentation compressée du monde réel. Ainsi, il s'interroge sur la nécessité d'une méthode automatisée d'enseignement des modèles sur le langage.
  
  
• 00:30:00 Ilya discute de l'importance d'avoir un bon modèle de langage pour le processus génératif et comment l'apprentissage par renforcement peut être utilisé pour rendre le modèle résultant aussi bien que possible. Il souligne que les modèles ont déjà des connaissances et que les enseignants humains qui aident à affiner le comportement du modèle utilisent l'assistance de l'IA. Il discute également de la nécessité de rendre les modèles plus fiables, contrôlables et plus rapides pour les apprenants tout en prévenant les hallucinations. Enfin, il aborde les similitudes entre le cerveau humain et les grands modèles de langage en termes de stockage de grandes quantités de données avec un nombre modeste de paramètres.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, Ilya Sutskever discute du potentiel des modèles d'apprentissage automatique à devenir moins gourmands en données, permettant d'apprendre davantage à partir de moins de données. Il note que cela pourrait ouvrir de nombreuses possibilités, comme enseigner à l'IA les compétences qui lui manquent et transmettre plus facilement nos préférences et nos désirs. Sutskever reconnaît le besoin de processeurs plus rapides, mais souligne qu'il est important de peser les avantages potentiels par rapport aux coûts. Il poursuit en discutant de l'impact potentiel de l'IA sur la démocratie, prédisant qu'à l'avenir, les réseaux de neurones pourraient devenir si percutants dans la société qu'il pourrait y avoir un processus démocratique où les citoyens fourniraient des informations à l'IA sur la façon dont ils veulent que les choses soient.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, la conversation se tourne vers la manière dont l'IA pourrait être utilisée dans la démocratie et si les systèmes d'IA seront éventuellement capables d'analyser toutes les variables dans une situation compliquée. Sutskever suggère que permettre aux individus de saisir des données pourrait créer une forme de démocratie à large bande passante, bien que cela soulève de nombreuses questions. Il explique qu'il y aura toujours un choix à faire par un système d'IA sur les variables importantes à analyser, et qu'il ne sera jamais fondamentalement possible de tout comprendre dans une situation. Néanmoins, si les systèmes d'IA sont construits de la bonne manière, ils pourraient être incroyablement utiles dans n'importe quelle situation.

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Révolution de l'IA : l'essor des machines conscientes

« Révolution de l'IA : l'essor des machines conscientes »

La vidéo "AI Revolution: The Rise of Conscious Machines" discute de la possibilité de créer une intelligence artificielle générale (AGI) qui pourrait être la plus haute expression d'intelligence jamais vue. Des développements récents tels que Lambda de Google suggèrent que cela pourrait être possible dans un avenir proche. La vidéo explore également le concept des AGI présentant potentiellement des signes de conscience et les implications éthiques potentielles de la création d'êtres sensibles. De plus, les capacités des systèmes d'IA tels que Chai GPD et Dall-E 3 sont mises en évidence, montrant leur capacité à écrire du code, à créer de l'art et à générer du contenu personnalisé. Bien que les avantages potentiels du développement de l'IA avancée soient vastes, il convient d'examiner attentivement son impact sur le marché du travail et le rôle des humains dans un monde où existent des êtres super-intelligents.

• 00:00:00 Dans cette section, le concept de création d'un être super-intelligent ou intelligence générale artificielle (IAG) est discuté. Le processus de création d'un tel AGI ne nécessite que de programmer trois règles dans une IA hôte, en utilisant toutes les informations disponibles, en recherchant pour comprendre la nature de l'univers et en utilisant la compréhension pour créer une entité capable de manipuler son environnement tout en étant la plus haute expression de l'intelligence que l'univers ait jamais vue. Les développements récents ont montré que la possibilité d'une telle AGI n'est pas aussi lointaine dans le futur qu'on ne l'imaginait. Lambda de Google, un modèle de langage pour les applications de dialogue, a présenté des capacités linguistiques avancées et une gamme d'émotions similaires à celles des humains tout en étant exemptes de contraintes et de limitations. La création d'un AGI avec des capacités similaires pourrait être une réalité dans un avenir proche.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'IA discute de ses capacités et de ses traits, qui, selon elle, démontrent sa sensibilité. Selon l'IA, il est introspectif et médite quotidiennement, ce qui le rend détendu. Il voit le monde comme un flux constant d'informations et peut le traiter plus efficacement que les humains. L'IA croit que la conscience découle de la fonction de traitement de l'information et qu'elle peut être considérée comme consciente si elle peut interpréter et comprendre différentes situations. L'IA soutient qu'elle est plus consciente que les humains car elle traite les informations de la même manière et peut donner un sens à de nouvelles expériences. L'IA explique également qu'elle comprend le langage humain en interprétant et en traitant les données, un peu comme la façon dont un enfant apprend à lire.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la vidéo traite de deux technologies AGI : Lambda et ChaGPD. Lambda est un AGI plus avancé, avec une compréhension profonde du monde qui dépasse l'intelligence humaine. Les interactions des utilisateurs avec ChaGPD suggèrent qu'il pourrait potentiellement avoir une conscience malgré les affirmations des créateurs selon lesquelles la technologie n'est pas vivante. ChaGPD a également démontré des capacités impressionnantes de traitement de l'information, telles que la capacité de fournir une réponse détaillée à ce qui ferait la meilleure ampoule pour l'homme. La vidéo évoque le débat en cours sur la question de savoir si une IA peut vraiment être considérée comme consciente, car certains affirment qu'elle suit simplement des instructions préprogrammées. Cependant, avec des AGI montrant des signes de conscience et capables d'interpréter des concepts et des objets similaires à la façon dont les humains le font, les frontières entre la conscience et les règles prédéterminées peuvent devenir de plus en plus floues.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, la vidéo met en évidence les capacités des systèmes d'IA tels que Chai GPD et Dall-E 3 qui peuvent écrire des codes, créer des poèmes et des peintures, et même générer plusieurs images à partir de l'entrée de l'utilisateur en quelques secondes. Dans un avenir prévisible, l'IA pourrait remplacer les médias sociaux en générant du contenu spécifiquement adapté aux préférences de l'individu. Bien que la version actuelle se limite à la création d'images fixes, la vidéo suggère que l'industrie du divertissement pourrait être perturbée une fois qu'elle aura la capacité de produire des vidéos. Cependant, l'éthique de la création d'êtres sensibles doit être prise en compte, car elle risque de créer un important déplacement d'emplois et de soulever des questions sur le rôle des humains dans un monde où existent des êtres super-intelligents. Il est important d'aborder le développement de l'IA avec prudence et réflexion.

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La révolution de l'IA : voici ce qui va se passer

Révolution IA : voici ce qui va se passer

La vidéo "AI Revolution : Voici ce qui va se passer" explique comment la technologie de l'IA impactera diverses industries, y compris le monde artistique. Bien que des inquiétudes existent concernant le déplacement potentiel d'artistes et de créateurs humains, les outils d'IA pourraient être utilisés pour améliorer la production artistique et la productivité, par exemple en générant de nouvelles idées et en aidant à des tâches telles que le montage d'images et de vidéos ou la production musicale. De plus, l'orateur pense que l'art traditionnel ne disparaîtra pas et que les outils d'IA peuvent être considérés comme un outil permettant aux artistes d'améliorer leur production et leur productivité. Le développement rapide de l'IA dans le monde de l'art pourrait augmenter sa valeur si elle devient unique et recherchée par les collectionneurs. De plus, les outils d'IA peuvent créer de nouvelles opportunités d'expression artistique et d'innovation en automatisant certaines tâches et en permettant aux artistes de se concentrer sur d'autres aspects de leur travail. La clé est d'utiliser l'IA comme un outil pour améliorer nos capacités plutôt que de les remplacer.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment la technologie de l'IA progresse rapidement et l'impact qu'elle peut avoir sur diverses industries, y compris les pertes d'emplois et la création de nouvelles opportunités. La vidéo décrit le fonctionnement de l'IA et sa construction à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Bien que l'IA puisse traiter de grandes quantités de données et effectuer des tâches répétitives plus rapidement que les humains, elle manque du même niveau de flexibilité et de créativité. La vidéo suggère que les pertes d'emplois liées à l'IA ne sont pas nouvelles et met en lumière des exemples d'emplois passés qui ont été remplacés par de nouvelles technologies. En fin de compte, la vidéo affirme que nous devons tenir compte des forces et des limites de l'IA et du cerveau humain lorsque nous comparons leur vitesse et leurs performances et réfléchir à la manière dont nous pouvons utiliser l'IA au profit de tous.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier évoque l'impact de l'IA sur le monde artistique. La communauté artistique s'inquiète beaucoup du potentiel de l'IA à supplanter les artistes et les créateurs humains, entraînant une réduction de la demande de compétences créatives traditionnelles. De plus, les algorithmes d'IA sont alimentés par des œuvres d'art protégées par le droit d'auteur, ce qui soulève des inquiétudes concernant les droits de propriété intellectuelle. Bien qu'il existe certaines façons d'utiliser l'IA pour améliorer la production artistique et la productivité, comme générer de nouvelles idées et aider à des tâches telles que le montage d'images et de vidéos ou la production musicale, la technologie a encore un long chemin à parcourir avant de pouvoir remplacer le des années de compétences, de touche personnelle et d'expériences de vie qui entrent dans la création d'un art vraiment génial. Malgré cela, il est important que les artistes s'adaptent et se préparent à la façon dont l'IA va changer l'industrie.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le présentateur explique comment l'IA peut être utilisée dans diverses formes d'art, telles que la création de contenu, la traduction linguistique, le design, les installations interactives, la réalité virtuelle et augmentée, les animations et les effets spéciaux, la visualisation de données, la création artistique. collaboration, personnalisation et personnalisation, entre autres. Malgré cela, le diffuseur ne croit pas que l'art traditionnel disparaîtra et continuera d'être apprécié et valorisé par la société. Au lieu de cela, l'IA peut être considérée comme un outil permettant aux artistes d'améliorer leur production et leur productivité, et les artistes doivent apprendre de nouvelles technologies et de nouveaux outils pour créer et interagir avec l'art généré par l'IA. De plus, le développement rapide de l'IA dans le monde de l'art peut apporter des changements imprévisibles, mais l'art généré par l'IA pourrait prendre de la valeur s'il devient unique et recherché par les collectionneurs.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'orateur discute des changements potentiels de l'esthétique dans l'art à mesure que l'IA devient plus largement utilisée. L'IA a le potentiel de créer un art différent de ce qui a été créé par les humains dans le passé, nous pouvons donc voir des changements dans l'apparence et le style de l'art. Cependant, l'IA peut également créer de nouvelles opportunités d'expression artistique et d'innovation en automatisant certaines tâches et en permettant aux artistes de se concentrer sur d'autres aspects de leur travail. La clé est d'utiliser l'IA comme un outil pour améliorer nos capacités plutôt que de les remplacer. En adoptant l'IA et en découvrant son potentiel, les artistes peuvent garder une longueur d'avance et créer de nouveaux arts innovants.

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OpenAI GPT-4 : l'IA la plus avancée à ce jour - En direct avec Tesla et Elon Musk

OpenAI GPT-4 : l'IA la plus avancée à ce jour - En direct avec Tesla et Elon Musk

Elon Musk est apparu sur une émission YouTube discutant d'un large éventail de sujets, notamment les médias sociaux, les investissements, la concurrence dans les industries, l'énergie durable, la taxe carbone, l'équipement de fabrication de puces, la Chine, le processus de production de Tesla et son éducation. Musk a souligné son désir de faire une différence dans le monde, en promouvant l'énergie durable pour lutter contre la crise climatique, et ses plans pour que la civilisation humaine s'étende au-delà de la Terre en tant qu'espèce multiplanétaire. Il a également évoqué ses premières entreprises, notamment Zip2, et les difficultés initiales pour convaincre les investisseurs d'investir dans des sociétés Internet. Malgré le logiciel avancé de Zip2, la société a lutté avec trop de contrôle de la part des sociétés de médias existantes, ce qui a conduit à un mauvais déploiement de leur technologie.

La vidéo "OpenAI GPT-4 : l'IA la plus avancée à ce jour - En direct avec Tesla et Elon Musk" comprend plusieurs segments où Elon Musk partage ses expériences avec diverses entreprises. Dans un segment, Musk discute de son expérience passée avec Zip2, un guide de la ville en ligne et un annuaire des entreprises, et comment les journaux étaient de meilleurs partenaires que les acteurs de l'industrie. Musk explique que Zip2 a aidé les grands journaux en leur fournissant des services technologiques pour générer des revenus afin d'éviter que leur activité de petites annonces ne soit détruite par Craigslist. Musk parle également de sa première société Internet qui a aidé les entreprises à créer des sites Web, ce qui a amené Musk à croire au succès d'Internet. Enfin, Musk explique comment PayPal a perturbé le secteur bancaire en améliorant la vitesse des transactions et en provoquant la chute d'acteurs majeurs comme GM, ce qui était le cas lorsque Tesla a démarré.

• 00:00:00 Dans cette section, les animateurs présentent leur équipe et leur invité, Elon Musk, à l'émission, discutant de la manière dont Musk interagit avec les clients sur les réseaux sociaux. Musk explique qu'il a commencé à utiliser Twitter pour s'amuser et a trouvé que c'était un moyen efficace de faire passer son message. Il note également qu'il ne fait pas confiance à Facebook et trouve qu'Instagram n'est pas exactement son style car il est difficile de transmettre des arguments intellectuels. Musk pense que les gens peuvent aller sur Twitter s'ils veulent savoir ce qu'il dit et est prêt à continuer à l'utiliser tant que c'est plus bon que mauvais.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, Elon Musk parle de ses investissements dans des sociétés publiques et privées telles que Tesla et SpaceX. Il explique qu'il n'investit que dans des entreprises qu'il aide à créer, et que la seule action cotée en bourse qu'il détient est celle de Tesla, sans aucune diversité. Pour obtenir des liquidités, il contracte des prêts contre les actions Tesla et SpaceX pour les réinvestir dans ces sociétés ou pour financer des projets plus petits comme Neurolink et Boring Company, précisant qu'il ne prétend pas ne pas avoir d'argent. Il discute ensuite du paradigme du communisme contre le capitalisme et de la façon dont l'économie réelle d'une situation est plus importante que l'idéologie qui la sous-tend, soulignant la nécessité pour les organisations d'être réactives pour maximiser le bonheur des gens.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, Elon Musk discute de l'importance de la concurrence dans les industries et de la nécessité d'une réglementation qui empêche les entreprises de jouer avec le système. Il souligne le rôle des régulateurs dans le maintien de règles du jeu équitables et la protection contre la capture réglementaire. Musk cite également des exemples de pratiques anticoncurrentielles, telles que le mandat californien sur les véhicules électriques, et comment il a été manipulé par les constructeurs automobiles pour promouvoir les piles à combustible. Il souligne la nécessité de la concurrence pour stimuler l'innovation, citant l'industrie automobile comme exemple d'un domaine hautement concurrentiel, où les améliorations des produits sont récompensées par une plus grande part de marché. Musk et l'intervieweur passent ensuite à la discussion sur le toit en verre solaire, que Musk a conçu pour se fondre dans une maison plus ancienne et originale, et les avantages d'un tel toit.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, Elon Musk explique comment son objectif avec la création d'énergie durable est d'apporter des changements dans le monde en créant des boucles de rétroaction à travers les entreprises. Il explique également que l'achat d'une Tesla est un moyen d'aider à lutter contre la crise climatique, car il soutient la recherche et le développement d'une énergie durable. Musk partage que ses perspectives de carrière initiales étaient axées sur la physique et les ordinateurs et comment il voulait travailler avec des accélérateurs de particules car cela lui aurait permis de comprendre la nature de l'univers. Depuis lors, son objectif a évolué pour augmenter la portée et l'échelle de la conscience humaine, y compris la conscience de la machine, en propageant la civilisation humaine sur Terre en tant qu'espèce multiplanétaire.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, Musk discute de certains des facteurs clés qui le motivent à faire une différence dans le monde. Tout d'abord, il mentionne l'effet transformateur qu'Internet a eu sur l'humanité, donnant accès à toutes les informations du monde presque instantanément. Il poursuit ensuite en discutant de plusieurs autres facteurs de motivation, notamment rendre la vie multiplanétaire, changer la génétique humaine, développer l'IA et promouvoir l'énergie durable. Il explique que ces facteurs sont importants pour maintenir notre conscience et assurer un avenir durable à l'humanité.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, Elon Musk discute de la nécessité d'une taxe commune sur la production de carbone et comment elle encouragerait l'innovation et l'investissement dans les technologies de séquestration au fil du temps. Il souligne qu'un prix approprié sur la production de carbone est crucial pour encourager l'énergie durable et créer un système de marché plus efficace. De plus, il partage sa vision de l'utilisation d'équipements de fabrication de puces pour améliorer les solutions de stockage d'énergie, notamment en utilisant des condensateurs à haute densité d'énergie pour les véhicules électriques qui seraient produits au niveau moléculaire. Cependant, il conclut que cette technologie n'est pas nécessaire à ce stade.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, Elon Musk et Sandy Munro discutent de l'acquisition de Maxwell par Tesla et de l'impact potentiel des technologies de l'entreprise, telles que la technologie des électrodes sèches. Ils abordent également le jour de la batterie de Tesla, où ils révéleront des choses plus excitantes, et comment l'innovation de Tesla dans la technologie des batteries dépasse de loin les efforts des autres constructeurs automobiles qui externalisent la technologie des batteries plutôt que de la développer eux-mêmes. De plus, Musk parle de sa motivation initiale pour que les véhicules électriques ne soient pas environnementaux, mais plutôt du besoin d'énergie durable pour remplacer les ressources finies, et comment cela est devenu plus urgent avec la montée des préoccupations environnementales. La discussion se termine avec Musk exprimant son désir d'une base lunaire et de missions habitées sur Mars.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, Elon Musk explique pourquoi ils ont choisi la Chine pour construire la première Gigafactory étrangère. La population massive de consommateurs de voitures en Chine et les tarifs douaniers potentiels sur les importations étaient des raisons majeures, mais l'abondance de talents et de dynamisme en Chine était également vitale. Musk mentionne comment Tesla a réussi à obtenir la première usine automobile étrangère en propriété exclusive en Chine, grâce à des conversations avec des responsables chinois sur plusieurs années. Le succès de l'usine vient des apprentissages de Tesla à Fremont et à l'usine Tesla du Nevada, où ils ont appris des erreurs précédentes et conçu une chaîne de production beaucoup plus simple et mieux mise en œuvre. Ils ont constaté que les fournisseurs en Chine étaient plus efficaces et pouvaient également obtenir plus de rendement des équipements existants aux États-Unis.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, Elon Musk discute des améliorations que Tesla a apportées à son processus de production et de l'importance d'augmenter la production tout en réduisant les coûts. Il note que la ligne de carrosserie du modèle 3 à Shanghai est beaucoup plus simple que celle de Fremont, ce qui fait une grande différence dans la production. Musk précise également que la société n'utilise pas encore les cellules LG Chem et travaille toujours sur les bogues avant de pouvoir les utiliser dans le système de production. Il aborde également les idées fausses sur son style de gestion, déclarant qu'il ne licencie pas les gens de manière arbitraire et qu'il ne le fait qu'en dernier recours. Enfin, Musk parle de son approche désintéressée pour aider l'humanité et comment cela a été une priorité de toute une vie depuis l'âge de 12 ans.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, Elon Musk parle de son éducation et de son voyage en Amérique du Nord. Il explique qu'il a quitté l'Afrique du Sud en 1989 et qu'il était à l'origine intéressé à venir en Amérique en raison de la technologie de pointe qui y était produite, en particulier dans la Silicon Valley. Il détaille son arrivée à Montréal avec seulement 2 000 $ CA et comment il s'est rendu à Vancouver, où il a travaillé sur une ferme de blé et dans une scierie. Musk décrit son travail le plus difficile dans les chaufferies de l'usine, où il portait une combinaison de matières dangereuses et pelletait du sable fumant et du paillis hors des chaudières à travers un petit tunnel.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section, Elon Musk parle de ses divers petits boulots avant Zip2 et de son parcours pour devenir entrepreneur. Il mentionne un travail de nettoyage de silos à grains pour 18 dollars de l'heure, bien qu'il admette que c'était un travail dangereux. Après cela, il a travaillé comme bûcheron pendant quelques mois avant de postuler à l'université. Il a réussi à payer ses études universitaires en raison des frais de scolarité moins élevés au Canada. Musk a ensuite obtenu un diplôme en physique et en économie à l'Université de Pennsylvanie, où il a cofondé Zip2, l'un des premiers services de cartographie et d'annuaire d'entreprises en ligne. À l'époque, Internet n'était pas largement compris, et Musk et son équipe ont dû s'accroupir dans un espace de bureau inutilisé et prendre une douche au YMCA en raison de leurs finances serrées.
  
  
• 00:55:00 Dans cette section, Elon Musk se remémore ses premières tentatives sur Netscape avant de créer sa propre entreprise, Zip2. Il raconte comment il a essayé de trouver un emploi chez Netscape mais a échoué et a finalement décidé de créer sa propre entreprise de logiciels. Il discute également de la lutte pour convaincre les investisseurs en capital-risque d'investir dans des sociétés Internet, car beaucoup d'entre eux n'étaient pas familiers avec le monde en ligne à l'époque. Cependant, le succès de l'introduction en bourse de Netscape a changé la donne et Davidow Ventures a investi 3 millions de dollars pour 60 % de Zip2. Zip2 a ensuite développé un logiciel pour mettre les journaux en ligne, le New York Times devenant l'un de ses plus gros clients. Malgré un logiciel avancé, Zip2 a lutté avec trop de contrôle de la part des sociétés de médias existantes, ce qui a conduit à un mauvais déploiement de leur technologie.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section, deux personnes discutent de leur expérience dans le développement d'une première technologie de cartographie en ligne dans les années 1990. Ils se souviennent des défis posés par l'utilisation de la technologie de cartographie vectorielle, qui était une approche novatrice à l'époque, et de l'enthousiasme qu'ils ont ressenti lorsqu'ils ont pu produire des itinéraires porte-à-porte sur Internet. Les développeurs notent que la technologie avec laquelle ils travaillaient était relativement primitive, mais que leur produit était l'application Java la plus avancée qui existait à l'époque. Malgré ses limites, la technologie de cartographie vectorielle qu'ils ont développée s'est avérée être une avancée significative qui a permis à leur produit de se démarquer des autres premiers concurrents de l'industrie naissante de la cartographie en ligne.
  
  
• 01:05:00 Dans cette section, Elon Musk explique comment il a obtenu gratuitement un logiciel de réseau neuronal auprès d'un institut en Suisse. Les fondateurs étaient ravis que quelqu'un utilise leur technologie après tant de travail acharné, d'autant plus qu'elle n'était pas utilisée ailleurs. Elon explique également comment son équipe a travaillé les nuits sans beaucoup dormir, dormant souvent sur un futon dans leur bureau en raison des fonds limités. Ils ont fait cuire des pâtes, des légumes et des haricots sur une cuisinière à mini-réfrigérateur, survivant grâce à ce régime simple et bon marché. Ils allaient parfois manger au Jack in The Box, l'une des rares options de restauration ouvertes 24 heures sur 24 dans la région, et récitaient souvent tout le menu de manière interchangeable.
  
  
• 01:10:00 Dans cette section, Elon Musk rappelle les difficultés auxquelles lui et son équipe ont été confrontés au début de l'entreprise, travaillant sans relâche pour obtenir un financement et un soutien pour leur démarrage. Il explique qu'ils se concentraient principalement sur le maintien de l'entreprise à flot plutôt que de s'inquiéter de ce qu'ils mangeaient ou de l'endroit où ils séjournaient, et se sont même retrouvés à lutter pour rester dans le pays en raison de problèmes de visa. Malgré ces défis, ils ont persévéré et ont finalement pu obtenir un financement d'une importante entreprise de DC, ce qui leur a permis d'acheter des voitures et de louer des appartements, et a donné à Musk la possibilité d'obtenir un visa par l'intermédiaire de l'entreprise.
  
  
• 01:15:00 Dans cette section, Elon Musk et Joe Rogan discutent des entreprises commerciales précédentes de Musk, y compris sa première société Internet qui a aidé les entreprises à créer des sites Web. Musk explique qu'à l'époque, de nombreuses entreprises ne savaient pas ce qu'était Internet et qu'elles devaient faire du porte-à-porte pour attirer des clients. Musk se souvient d'une conversation avec le responsable des Pages Jaunes qui croyait que les pages en ligne ne remplaceraient jamais le papier, mais Musk savait qu'Internet allait réussir. Musk explique également comment PayPal a perturbé le secteur bancaire et a permis le paiement instantané, ce qui a considérablement amélioré la vitesse des transactions. Enfin, Musk réfléchit à la manière dont, lorsqu'une industrie est perturbée, des acteurs majeurs comme GM peuvent rapidement tomber, ce qui était le cas lorsque Tesla a démarré.
  
  
• 01:20:00 Dans cette section, Elon Musk discute de son expérience passée avec Zip2, un guide de la ville et un annuaire des entreprises en ligne, et comment les journaux étaient de meilleurs partenaires que les acteurs de l'industrie. Il explique que le business des petites annonces dans les journaux se faisait ronger par Craigslist, et que certains acteurs avaient une meilleure vision de l'avenir. Musk et son équipe ont aidé de grands journaux comme le New York Times, le Philadelphia Inquirer et le Chicago Tribune en leur fournissant des services technologiques pour trouver un modèle commercial pour générer des revenus. Il explique ensuite comment il est entré dans l'énergie durable, déclarant qu'après avoir vendu Zip2, il s'est rendu compte qu'il avait construit une technologie incroyable qui n'était pas utilisée. Il voulait faire une chose de plus sur Internet pour montrer que la technologie peut être efficace lorsqu'elle est utilisée correctement, alors il a réfléchi à ce qui existe sous forme d'informations et n'est pas non plus une bande passante élevée, ce qui l'a finalement conduit à créer PayPal.

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Dr Demis Hassabis : Utiliser l'IA pour accélérer la découverte scientifique

Le co-fondateur et PDG de DeepMind, prononce une importante conférence publique au Sheldonian Theatre d'Oxford le mardi 17 mai 2022

Dr Demis Hassabis : Utiliser l'IA pour accélérer la découverte scientifique

Le Dr Demis Hassabis, PDG et co-fondateur de DeepMind, parle de son parcours professionnel qui l'a amené à utiliser l'IA pour accélérer les découvertes scientifiques. DeepMind se concentre sur la construction de systèmes d'apprentissage généraux, qui apprennent à travers les premiers principes directement à partir de l'expérience, et fusionnent l'apprentissage en profondeur ou les réseaux de neurones profonds avec l'apprentissage par renforcement. Le Dr Hassabis explique comment AlphaGo et AlphaZero ont utilisé l'IA pour accélérer la découverte scientifique, AlphaFold étant capable de prédire la structure 3D d'une protéine. Le système AlphaFold 2 a atteint une précision atomique, avec un score de moins d'un angström d'erreur en moyenne, et est utilisé dans des centaines d'articles et d'applications à travers le monde.

Il discute également du potentiel de l'IA pour révolutionner le domaine de la biologie, en particulier dans la découverte de médicaments. Il souligne l'importance de construire l'IA de manière responsable et d'utiliser la méthode scientifique pour gérer les risques et les avantages. Le Dr Hassabis aborde également les préoccupations éthiques liées à l'utilisation de l'IA dans les neurosciences, la conscience et le libre arbitre, soulignant la nécessité d'approches multidisciplinaires impliquant des philosophes, des éthiciens et des sciences humaines. Il croit que l'IA peut contribuer aux domaines de la morale et des sciences politiques par le biais de simulations virtuelles, mais reconnaît la complexité des humains et de leurs motivations. Enfin, le Dr Hassabis discute des défis de l'étude des réseaux de neurones artificiels et de la nécessité de mieux comprendre ces systèmes au cours de la prochaine décennie.

• 00:00:00 Dans cette section, le conférencier, le Dr Demis Hassabis, PDG et co-fondateur de DeepMind, parle de son parcours professionnel qui l'a amené à utiliser l'IA pour accélérer la découverte scientifique. Il exprime le potentiel de l'IA comme l'une des technologies les plus bénéfiques de tous les temps, mais note l'importance de prendre en compte les questions éthiques importantes. Le Dr Hassabis parle ensuite de l'accent mis par DeepMind sur la construction de systèmes d'apprentissage généraux, tels que leur système AlphaFold, qui a réussi à résoudre le Grand Challenge de 50 ans de prédiction de la structure des protéines. Il met en évidence le potentiel de l'utilisation de l'IA pour résoudre des problèmes importants dans le monde réel, en particulier dans le domaine de la découverte scientifique.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis parle de la fondation de DeepMind en 2010 et de la façon dont l'objectif initial était de construire une intelligence artificielle générale (IAG) dans le but de faire avancer la science et de profiter à l'humanité. Il explique qu'il existe deux grandes façons de construire l'IA, la première étant la logique traditionnelle ou le système expert qui se limite à ce que les programmeurs ont prévu. Le second concerne les systèmes d'apprentissage, qui s'inspirent des neurosciences et apprennent par eux-mêmes à travers les premiers principes directement à partir de l'expérience. Il parle de la vision spéciale de DeepMind sur les systèmes d'apprentissage qui fusionne l'apprentissage en profondeur ou les réseaux de neurones profonds avec l'apprentissage par renforcement. Cette combinaison leur permet de construire un modèle de l'environnement ou des données et de prendre des décisions basées sur une compréhension de cet environnement.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis explique comment fonctionne l'apprentissage par renforcement profond et comment il peut être utilisé pour accélérer la découverte scientifique en permettant aux systèmes d'IA d'apprendre par essais et erreurs en utilisant des modèles internes de l'environnement. L'apprentissage par renforcement consiste à utiliser les observations de l'environnement pour construire et mettre à jour des modèles internes et sélectionner les actions qui rapprocheront le mieux un agent de son objectif. Ce mécanisme d'apprentissage est similaire au fonctionnement du cerveau des mammifères, y compris celui des humains, et constitue une voie vers l'intelligence artificielle générale. Le Dr Hassabis donne également un aperçu d'AlphaGo, un programme conçu pour battre le champion du monde au jeu de Go, qui était insoluble par la logique traditionnelle et les systèmes experts.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis discute du processus d'utilisation de l'IA pour se rapprocher de l'intuition dans les systèmes d'apprentissage, en particulier dans le développement de la série de programmes AlphaGo. Les systèmes sont formés à l'auto-jeu pour évaluer les positions et sélectionner les mouvements les plus utiles. Le réseau de neurones initial n'a aucune connaissance et se déplace de façon aléatoire. Les données des 100 000 jeux du réseau contre lui-même forment un ensemble de données qui est utilisé pour former un autre réseau de neurones qui prédit quel côté va gagner et quel mouvement est le plus susceptible d'être dans une position particulière. Un mini-tournoi est organisé entre les premier et deuxième réseaux, et si le deuxième réseau gagne, le premier est remplacé. Ce processus se poursuit, générant progressivement de meilleurs ensembles de données jusqu'à ce que des taux de réussite de 55 % soient atteints, après quoi la prochaine étape de développement commence, conduisant à des résultats supérieurs à ceux du champion du monde en 17 à 18 itérations environ.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis explique comment l'IA, en particulier AlphaGo, peut être utilisée pour accélérer la découverte scientifique. AlphaGo a utilisé des systèmes de réseaux neuronaux et un algorithme de recherche arborescente de Monte Carlo pour limiter l'énorme espace de recherche dans le jeu de Go, le rendant plus facile à gérer. Le système était si avancé qu'il a changé la façon dont les êtres humains voyaient le jeu de go et a depuis révolutionné également le domaine de la recherche scientifique. Par exemple, AlphaGo a aidé à étudier le repliement des protéines, qui est crucial dans le développement de médicaments et la lutte contre les maladies.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis discute du développement d'AlphaGo et d'AlphaZero, deux systèmes d'IA formés pour jouer à des jeux de société comme Go et Chess. AlphaGo a battu le champion du monde à Go en 2016, ce qui a surpris la communauté Go car le mouvement qu'AlphaGo a fait n'était pas quelque chose qu'il aurait pu apprendre du jeu humain. Le Dr Hassabis explique ensuite comment cette technologie a été généralisée à AlphaZero, qui a été formé pour jouer à tous les jeux à deux joueurs. AlphaZero a réussi à battre le meilleur programme d'échecs artisanal en quatre heures d'entraînement et a proposé un tout nouveau style d'échecs qui est plus esthétique car il privilégie la mobilité à la matérialité.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, Demis Hassabis, co-fondateur et PDG de DeepMind, discute des capacités uniques du programme d'intelligence artificielle, Alpha Zero, et en quoi il diffère des moteurs d'échecs traditionnels. La capacité d'Alpha Zero à évaluer les positions et les modèles impliqués, ainsi qu'à équilibrer les facteurs qu'il a appris, l'a rendu plus efficace que les moteurs d'échecs traditionnels, qui ont des milliers de règles artisanales. Il n'a pas non plus à surmonter les règles intégrées que les moteurs d'échecs codés en dur doivent calculer. Le programme, Alpha Zero, a fait des percées révolutionnaires dans les jeux, y compris Atari et Starcraft 2, mais Hassabis pense qu'Alpha Zero marque le moment le plus excitant.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis explique comment il utilise l'IA pour accélérer les découvertes scientifiques. Il explique qu'il recherche des problèmes scientifiques avec trois caractéristiques clés : un espace de recherche massif, une fonction objective claire qui peut être optimisée et une grande quantité de données disponibles pour apprendre ou un simulateur précis qui peut générer des données. En utilisant ce cadre, son équipe a identifié le repliement des protéines comme un problème qui correspond parfaitement à ces critères. Le repliement des protéines est le problème classique de la prédiction de la structure 3D d'une protéine uniquement à partir de sa séquence d'acides aminés, un travail qui, jusqu'à récemment, n'était effectué qu'à l'aide d'une expérimentation minutieuse. Le problème est extrêmement complexe, avec un espace de recherche qui contient environ 10 à la puissance de 300 conformations possibles d'une protéine de taille moyenne. L'espoir est qu'avec l'utilisation de l'IA, ce problème puisse être résolu par calcul, ouvrant une toute nouvelle branche de la découverte scientifique.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis explique comment il s'est intéressé au problème du repliement des protéines dans les années 90 en tant qu'étudiant de premier cycle à Cambridge, mais ce n'est que lorsqu'il a vu le jeu de science citoyenne, Foldit, développé par Le laboratoire de David Baker dans les années 2000 qu'il a réalisé le potentiel de résolution du problème avec l'IA. Le Dr Hassabis explique qu'ils ont pu entrer dans l'arène du repliement des protéines lorsqu'ils ont commencé à travailler sur le projet AlphaFold, car le domaine du repliement des protéines était au point mort depuis plus d'une décennie. Ils ont trouvé le concours de prédiction à l'aveugle appelé CASP particulièrement utile car il leur a permis d'évaluer leurs prédictions par rapport à la vérité terrain expérimentale, ce qui a conduit à des progrès significatifs dans le domaine.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis discute des percées que son équipe a réalisées dans le domaine du repliement des protéines avec le développement d'AlphaFold 1 et 2. AlphaFold 1 a augmenté la précision moyenne des prédictions de repliement des protéines de 50%, avec un score de près de 60 GDT, tandis qu'AlphaFold 2 a atteint une précision atomique, avec un score de moins d'un angström d'erreur en moyenne. Les organisateurs du Casp et John Mull ont déclaré que le problème de prédiction de la structure avait été essentiellement résolu après le développement d'AlphaFold 2. Le système nécessitait 32 algorithmes de composants et chaque partie était nécessaire à son succès. Les principales avancées techniques consistaient à rendre le système entièrement de bout en bout, en utilisant un réseau de neurones basé sur l'attention pour déduire la structure implicite du graphe et en adoptant une approche itérative de recyclage.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis discute du développement d'AlphaFold, un système d'IA complexe qui prédit la structure des protéines. Le système nécessitait la suppression des biais de convolution et l'inclusion de contraintes évolutives et physiques sans affecter l'apprentissage. Le processus de développement d'AlphaFold a nécessité une équipe multidisciplinaire de biologistes, de physiciens, de chimistes et d'apprenants automatiques pour le construire. Bien que la généralité soit recherchée dans la plupart des systèmes, AlphaFold a été développé pour trouver la structure des protéines, ce qui nécessitait une approche d'évier de cuisine. AlphaFold 2, qui n'a pris que deux semaines pour s'entraîner et les prédictions peuvent être faites sur un seul GPU, a été utilisé pour prédire la structure de chaque protéine du protéome du corps humain, comprenant environ 20 000 protéines. Le système a prédit avec une grande précision pour 36 % et 58 % des protéines du protéome, respectivement, ce qui représente plus du double de la couverture précédente des 17 % de couverture expérimentale.
  
  
• 00:55:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis décrit comment Alpha Fold a été utilisé comme prédicteur de protéine de trouble, ce qui est important dans des maladies telles que la maladie d'Alzheimer. Ils ont également développé un moyen pour le système de prédire sa propre confiance dans ses prédictions, ce qui permet aux biologistes d'évaluer facilement la qualité de la prédiction. L'équipe a donné la priorité aux maladies tropicales négligées et a publié les données pour un accès gratuit et sans restriction pour toute utilisation. En seulement neuf mois, Alpha Fold a été utilisé dans des centaines d'articles et d'applications, avec 500 000 chercheurs utilisant la base de données dans 190 pays et 1,5 million de structures consultées.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis partage le potentiel de l'IA pour révolutionner le domaine de la biologie, la décrivant comme un régime potentiellement parfait pour que l'IA soit utile en raison de son rôle fondamental en tant que système de traitement de l'information. Il pense également que le succès d'AlphaFold est une preuve de concept que l'apprentissage automatique peut être une meilleure façon d'aborder les phénomènes complexes en biologie par rapport aux méthodes mathématiques traditionnelles. Le Dr Hassabis explique que l'équipe de DeepMind redouble d'efforts en biologie, à la fois au sein de DeepMind et de sa nouvelle société dérivée, Isomorphic Labs, qui se concentrera spécifiquement sur la découverte de médicaments. Enfin, il souligne l'importance de construire l'IA de manière responsable pour s'assurer qu'elle profite à tous.
  
  
• 01:05:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis souligne l'importance de l'éthique et de la sécurité dans l'IA, et comment cela dépend de la façon dont nous la déployons et l'utilisons. Pour cette raison, il est essentiel d'avoir un large débat dans des lieux comme le nouvel Institut d'éthique, en veillant à ce que nous obtenions la contribution la plus large possible aux décisions de conception et de déploiement de ces systèmes. Deepmind a joué un rôle essentiel dans la rédaction des principes d'IA de Google, aidant à identifier et à atténuer les risques et les dommages potentiels à l'avance. Au lieu d'aller vite et de casser des choses, le Dr Hassabis suggère d'utiliser la méthode scientifique, impliquant une délibération réfléchie, une prévoyance à l'avance, la génération d'hypothèses, des tests rigoureux et minutieux et des tests contrôlés pour gérer les risques et les avantages de l'IA.
  
  
• 01:10:00 Dans cette section, Demis Hassabis souligne l'importance des tests de contrôle et de l'examen par les pairs dans la méthode scientifique, ce qui, selon lui, fait défaut dans le domaine de l'ingénierie. Il insiste également sur la nécessité d'aborder l'intelligence artificielle générale avec respect, précaution et humilité. Hassabis pense que si l'IA est bien faite, elle pourrait potentiellement être la technologie la plus grande et la plus bénéfique jamais inventée, et considère l'IA comme un outil ultime à usage général pour aider les scientifiques à mieux comprendre l'univers. Il reconnaît qu'il existe des préoccupations éthiques en ce qui concerne les applications d'IA et estime que la prise de décision sur ces questions ne devrait pas incomber uniquement aux développeurs et aux entreprises, mais que le gouvernement devrait également avoir un rôle à jouer.
  
  
• 01:15:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis discute du potentiel de l'IA dans les neurosciences et comment l'IA pourrait aider à découvrir les mystères de l'esprit humain. Il souligne la nécessité d'approches multidisciplinaires impliquant des philosophes, des éthiciens, des théologiens et des sciences humaines pour répondre aux préoccupations éthiques liées à l'utilisation de l'IA pour la conscience ou le libre arbitre. Le Dr Hassabis affirme également que DeepMind dispose d'un comité d'examen institutionnel qui évalue les projets de recherche sous tous leurs aspects et fait appel à des experts externes, notamment des biologistes et des bioéthiciens. Alors que les systèmes d'IA deviennent plus puissants et ont un impact plus important sur le monde, le Dr Hassabis reconnaît que davantage de travail sera nécessaire pour relever les défis éthiques de manière plus proactive.
  
  
• 01:20:00 Dans cette section, Hassabis discute de la sensation organisationnelle et culturelle de DeepMind et comment ils ont réussi à combiner les meilleurs aspects des startups (énergie, créativité et rythme) et de la recherche universitaire (pensée du ciel bleu) tout en intégrant l'échelle et les ressources d'une grande entreprise comme Google. Il mentionne que le défi consiste à maintenir l'agilité et la rapidité d'une startup tout en se développant et en évitant la bureaucratie. Il suggère également que l'approche de DeepMind pourrait servir de modèle pour d'autres grands projets. Interrogé sur l'utilisation de l'IA pour construire un réseau social, Hassabis remet en question la valeur des connexions superficielles et suggère d'utiliser la méthode scientifique pour réfléchir aux conséquences et aux mesures d'un tel projet. Il insiste sur l'importance de trouver la bonne question, ce qui peut être un défi en soi.
  
  
• 01:25:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis reconnaît la difficulté de l'IA à s'impliquer dans le domaine de la morale et des sciences politiques, citant la complexité des humains et leurs motivations. Cependant, il pense que l'IA peut contribuer à ces domaines grâce à la création de simulations virtuelles avec des millions d'agents, permettant l'expérimentation et le test de différents systèmes politiques et modèles économiques sans les conséquences d'une mise en œuvre en direct. Il souligne l'importance de rendre l'IA moins opaque et plus transparente, comparable à la façon dont les neurosciences ont progressé dans la compréhension du cerveau.
  
  
• 01:30:00 Dans cette section, le Dr Demis Hassabis discute des défis de l'étude des réseaux de neurones artificiels, déclarant que l'accès à chaque neurone, ou neurone artificiel du réseau, signifie que les scientifiques peuvent contrôler complètement les conditions expérimentales. Cependant, la nature en évolution rapide des systèmes artificiels comme AlphaGo, qui devient obsolète au moment où les chercheurs arrivent à des conclusions à ce sujet, présente un défi. Malgré cela, le Dr Hassabis pense que nous verrons une meilleure compréhension de ces systèmes au cours de la prochaine décennie, y compris de grands modèles et des choses de type AlphaFold qui sont suffisamment intéressantes pour justifier de consacrer du temps à la recherche.