Artificial Intelligence
Programme qui peut effectuer des tâches d'humain avec une logique très simple.
Intervention de modèles statistiques afin de déterminer des réponses approximées non référencées.
Lié au Big Data. Différents algorithmes : régressions, algorithme de Naïve Bayes, clustering, arbres de décision, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine.
Le machine Learning adapte son algorithme, mais il y a toujours besoin d'un expert pour les données.
S'inspirer de comment marche notre cerveau pour pousser l'analyse plus loin. Réseaux de neurones (profonds). Les liaisons entre ces neurones varient en fonction du modèle statistique. Plusieurs types :
- Réseaux de neurones artificiels (ANN) : simples, pratiques pour trier les informations. Peuvent être utilisés en complément
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : spécialisés dans le traitement de l'image : appliquent des filtres à des données pour en faire ressortir de nouvelles informations
- Réseaux de neurones récurrents (RNN) : faculté de retenir l'information et de la réutiliser plus tard
- Versions plus avancées comme les auto-encodeurs, les machines de Boltzmann, les self-organizing maps
Intelligence Artificielle forte (AGI) ou super intelligence artificielle (ASI)
