Dans ce dossier, Guillaume Poggiaspalla explique comment fonctionnent les algorithmes d’intelligence artificielle. Avec des images faciles à se représenter, il nous détaille le fonctionnement des réseaux de neurones, la rétropropagation, les notions de tenseurs…
Et si on parlait open data ?
Un épisode en partenariat avec l’Unédic pour mieux comprendre comment et pourquoi adopter une stratégie open data !
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👉 Écouter la partie 2 de ce dossier sur l’intelligence artificielle
De la table de mixage au détecteur de chiots
- C’est du son qui coule dans mes veines !
- De la bonne perception du perceptron.
- Réseaux feed forward : il en tient une couche… voire pleins.
- Vecteur de stress et fonction des fonctions.
- Le deep learning contre Stéphane Plaza.
- Rétropropagation : apprendre de ses erreurs à coup de gradient par l’arrière.
- Suivre son gradient : comment se retrouver au fond du trou.
- On se détend sur les tenseurs.
- Toujours dans la fuite en avant, les feedforward n’ont pas de vision…
- Parlons sans filtre de convolution !
- Comment reconnaître une belette d’un tractopelle ?
- AlexNet : fin de l’hiver et consécration des réseaux de neurones.
👉 En vidéo et en mode super sérieux ici (par exemple)
Participants
- Une émission préparée par Guillaume Poggiaspalla
- Présenté par Guillaume Vendé
Encore un épisode hors série extrêmement intéressant qui vulgarise bien le fonctionnement des réseaux neurones. J’ai hâte d’écouter la suite !
En introduction on aurait pu discuter de l’importance du cas d’usage et de la différence entre causalité et corrélation car si Guillaume P nous vend du rêve en créant des fonctions « magiques » capables de représenter le monde entier dans toute sa complexité, cela ne reste vrai que si les données d’entrée ont un lien de cause à effet avec la réponse recherchée. Et ce n’est pas parce qu’il y a corrélation entre le nombre de noyade en piscine et les sorties des films de Nicolas Cage qu’une IA pourra prédire le taux de mortalité par noyade des prochaines années sur la base d’un box office 😉 (référence contenant quelques corrélation absurdes mais vraies : https://www.tylervigen.com/spurious-correlations).
Pour les curieux, je vous conseil aussi le podcast anglophone Machine Learning Guide (https://podcasts.apple.com/us/podcast/machine-learning-guide/id1204521130) qui détaille pas à pas tout l’univers du machine learning et particulière tous les algorithmes d’AI faible capable de résoudre bien des problèmes.
Au plaisir de vous réécouter !
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