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Transcript

Le machine learning

Utilization

What's now ?

The limits

The data

The future

What's after ?

Personally

My connection with

the machine learning

Working

how does it work ?

L'intelligence artificielle

- permettre à des ordinateurs de penser et d'agir comme des êtres humains

Un développement durant le 20éme et le 21éme siècle

Programmation classique

Machine

Données

Notre programme

Résultats

Algorithme

Machine learning phase "d'aprentissage" :

Machine

Base de données

Algorithme

- Une des multiples façons d'effectuer cette phase

Machine learning phase "D'utilisation" :

Machine

Résultats

Données

Algo crée par la machine

Utilisations actuelles :

- Machine learning pour repérer obstacles/informations

- Machine learning pour repérer les fraudes banquaires sur internet

Avantages du machine learning

- Grandes performances


- Temps records

- Modéles pouvant s'améliorer

Il faut

Une base de données d'entraînement qui ressemble le plus à celle de l'utilisation

Quelles limites ?

FUTURE OF UTILISATION OF MACHINE LEARNING :

- Dans peu de temps : conduite de voiture par des robots

- Un jour : nos corps soignées par des nanorobots

PERSONNALY

- Math
- New technologies
- Programming
- Creative
- Internet
- Computer

TO CONCLUDE....

AI and ML are amazing technologies witch must be control for work, and if they are misused they can amplify the failings of humans.

MERCI !

ENTRETIEN

HISTOIRE

PARCOURS

METIERS

ALGORITHME

LIMITES

APPRENTISSAGE

LEs DEBUTs du MACHINE LEARNING :

- 1950 Test de Turing

- 1997 Deep blue bat Kasparov

Le test de Turing

- Développement non linéaire jusqu'au années 90

PARCOURS

Lycée :
- spé math info + option math

Etudes supérieurs :
Prépa en 2 ans puis école d'ingenieur en 3 ans = diplôme d'ingénieur
Prépa en 2 ans puis université en 3 ans = master
Multitude de parcours disponible, formations etc

métiers

Métiers du machine learning

Notions avancées :
- Maths
- Statistiques
- Informatique
- Programmation

Métiers :
- Data Scientiste
- Data Enginner
- Machine Learning Engineer

Qu'est-ce qu'un algorithme ?

Une suite de calculs ou d'instructions avec des boucles, des conditions dans le but de traiter des données

Algorithme

ALLEZ VOUS FAIRE DES CREPES CETTE APRES-MIDI !?

APPRENTISSAGE SUPERVISE

APPRENTISSAGE NON SUPERVISE

ex : repérer des classes de clients à partir de leurs données pour leur proposer de meilleures offres

LVL 1 : prog. classique : on donne les règles du jeu et quelques autres règles établies par des grands maitres


LVL 2 : apprentissage supervisé : on lui donne les règles du jeu et des exemples de milliers de parties jouées par des grands maitres


LVL 3 : apprentissage non supervisé : on lui donne seulement les règles du jeu et elle fait des parties contre elle même en s'améliorant

On veut un ordinateur qui joue au échecs, plusieurs méthodes :

Problème d'Amazon

- Algorithme pour préselectionner des cv


- Discriminations sexistes à cause de la base de données