APPRENTISSAGE, informatique et robotique

APPRENTISSAGE ET INTERNET

  • Écrit par 
  • Franck AMADIEU, 
  • André TRICOT
  •  • 1 197 mots

Grâce au Web (World Wide Web), Internet permet à des milliards d’humains d’accéder à des milliards de documents. Ceux-ci contiennent des images, des textes, des vidéos, des sons… sur à peu près tous les sujets. Ils peuvent répondre à des besoins divers : se renseigner ponctuellement sur un horaire de train, se distraire avec une vidéo amusante, apprendre à […] Lire la suite

APPRENTISSAGE ET TABLETTES TACTILES

  • Écrit par 
  • Franck AMADIEU, 
  • André TRICOT
  •  • 919 mots

Depuis le début des années 2010, les tablettes tactiles ont fait leur apparition dans le monde de l’éducation, de l’école primaire à l’enseignement supérieur. Plus petites et moins lourdes que les ordinateurs portables, elles possèdent une interface tactile qui permet d’interagir directement à l’aide des doigts sur l’écran plutôt que par l’intermédiaire d’un clavier et d’une souris. Les tablettes […] Lire la suite

APPRENTISSAGE AVEC LE NUMÉRIQUE

  • Écrit par 
  • André TRICOT
  •  • 1 341 mots

En moins d’un demi-siècle, les logiciels et les supports numériques ont profondément modifié de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Dans le domaine des apprentissages académiques et de la formation professionnelle, ces modifications ont commencé au milieu des années 1980. Dans un premier temps, on s’est plutôt i […] Lire la suite

APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING

  • Écrit par 
  • Jean-Gabriel GANASCIA
  •  • 2 649 mots
  •  • 1 média

Apprentissage profond, deep learning en anglais, ou encore « rétropropagation de gradient »… ces termes, quasi synonymes, désignent des techniques d’apprentissage machine ( machine learning ), une sous-branche de l’intelligence artificielle qui vise à construire automatiquement des connaissances à partir de grandes quantités d’information. Les succès qu’enregistrent ces techniques leur confère […] Lire la suite

AUTOMATISATION

  • Écrit par 
  • Jean VAN DEN BROEK D'OBRENAN
  •  • 11 880 mots
  •  • 12 médias

Dans le chapitre « La classification par un réseau de neurones »  : […] Supposons que l'on désire classer des « formes » en deux catégories (A ou B) en fonction de certaines caractéristiques de ces formes, on peut définir une fonction ϕ qui prend la valeur + 1 pour toutes les formes de la classe A et — 1 pour toutes les formes de la classe B. On peut démontrer que cette approximation constitue une probabilité d'appartenance de la forme inconnue à la classe A. Les cla […] Lire la suite

AUTO-ORGANISATION

  • Écrit par 
  • Henri ATLAN
  •  • 6 239 mots
  •  • 1 média

Dans le chapitre « Transformation d'une séquence causale en procédure »  : […] Dans cette recherche de mécanismes physiques d'intentionnalité, il est donc possible d'aller plus loin. À partir de modèles d'auto-organisation au sens fort, rien n'empêche en effet de concevoir que la capacité de faire des projets, et d'avoir des comportements intentionnels déterminés par ces projets, puisse être comprise elle aussi dans son principe général et modélisée comme résultat d'un méca […] Lire la suite

BIG DATA

  • Écrit par 
  • François PÊCHEUX
  •  • 6 152 mots
  •  • 3 médias

Dans le chapitre « Les aspects algorithmiques et logiciels du big data »  : […] Les logiciels de gestion de bases de données traditionnels s’appuient sur les mathématiques relatives à la théorie des ensembles pour appliquer des algorithmes de recherche exhaustifs et déterministes (pour un algorithme donné, les mêmes données initiales impliquent le même résultat en sortie) sur des données fortement structurées (en tables contenant des lignes d’informations pertinentes appelées […] Lire la suite

EXPÉRIENCE (notions de base)

  • Écrit par 
  • Philippe GRANAROLO
  •  • 9 791 mots

Dans le chapitre « Vers un homme-machine ? »  : […] « L’homme d’expérience » n’a pas pour autant disparu du paysage contemporain. Mais ne faut-il pas s’inquiéter du fait que les progrès spectaculaires de l’ intelligence artificielle conduisent certains de nos contemporains à « humaniser » nos machines en leur prêtant la capacité d’acquérir de l’expérience ? L’apparition récente du deep learning tend à rapprocher le fonctionnement mécanique du […] Lire la suite

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)

  • Écrit par 
  • Jean-Gabriel GANASCIA
  •  • 5 073 mots
  •  • 5 médias

Dans le chapitre « Connexionnisme et apprentissage machine »  : […] Au début des années 1980, parallèlement à l’essor de l’intelligence artificielle, les techniques issues de la cybernétique se perfectionnent, s’affranchissent de leurs limitations initiales et font l’objet de multiples formalisations mathématiques. Cela donne naissance à de nombreux développements théoriques, en particulier à des algorithmes d’apprentissage machine pour les réseaux de neurones fo […] Lire la suite

LE CUN YANN (1960- )

  • Écrit par 
  • Françoise FOGELMAN-SOULIÉ
  •  • 1 252 mots
  •  • 1 média

Informaticien français, Yann Le Cun est un spécialiste de l’apprentissage profond ( deep l earning en anglais), méthode d’apprentissage automatique ( machine l earning en anglais) de réseaux de neurones artificiels, permettant de les entraîner (à partir d’une base de données d’exemples, par essais-erreurs) à réaliser une tâche donnée. Ses travaux sur les réseaux de neurones artificiels, et not […] Lire la suite

RÉSEAUX DE NEURONES

  • Écrit par 
  • Gérard DREYFUS
  •  • 5 120 mots
  •  • 7 médias

Dans le chapitre « L'apprentissage des réseaux de neurones formels »  : […] L'apprentissage, pour les réseaux de neurones formels, consiste à calculer les paramètres de telle manière que les sorties du réseau de neurones soient, pour les exemples utilisés lors de l'apprentissage, aussi proches que possible des sorties « désirées », qui peuvent être le code de la classe à laquelle appartient la forme que l'on veut classer, la valeur de la fonction que l'on veut approcher o […] Lire la suite

ROBOTIQUE ET PSYCHOLOGIE

  • Écrit par 
  • Philippe GAUSSIER
  •  • 2 143 mots
  •  • 2 médias

Dans le chapitre « Vers des robots interactifs et une robotique développementale »  : […] Maintenant qu’il est possible d’obtenir des robots effectuant des tâches complexes, la question des interactions entre l’homme et le robot devient un sujet important. Tout d’abord, il paraît souhaitable que ce dernier ne réalise pas d’actions impossibles ou incompréhensibles pour un humain. Par exemple, un robot peut trouver efficace de présenter un objet à un humain sans se retourner, en passant […] Lire la suite

ROBOTS

  • Écrit par 
  • Philippe COIFFET
  •  • 14 020 mots
  •  • 2 médias

Dans le chapitre « Apprentissage du robot »  : […] Un robot ne peut exécuter une tâche que si, dans une phase préliminaire, on lui a donné les éléments permettant cette exécution. Ces derniers comportent deux parties : – L' operating system, c'est-à-dire les programmes et algorithmes permettant d'accomplir des actions de base ou primitives paramétrables et de les enchaîner. Cette partie est figée et l'opérateur n'intervient pas sur elle. – Les élé […] Lire la suite


Affichage 

Apprentissage d'un réseau à une variable

diaporama : Apprentissage d'un réseau à une variable

diaporama

Apprentissage d'un réseau de neurones à une variable Le réseau de neurones utilisé possède une couche de trois neurones cachés Le trait continu représente la sortie du réseau de neurones Initialement, la sortie du réseau est pratiquement nulle Elle évolue au cours de l'apprentissage : (a)... 

Crédits : Encyclopædia Universalis France

Afficher

Apprentissage d'un réseau à une variable

Apprentissage d'un réseau à une variable
Crédits : Encyclopædia Universalis France

diaporama