Quels sont les différents types de modèles d’IA ?

Qu'est-ce qu'un modèle d'IA ?

Les modèles sont les cerveaux virtuels de l'intelligence artificielle. Créés à l'aide d'algorithmes et de données, un modèle d'IA apprend des expériences et tire des conclusions.

Les modèles d'IA ont besoin de l'aide humaine pour comprendre les données et effectuer des tâches au-delà de leur formation. Vous pouvez former un modèle d'IA pour faire presque n'importe quoi, des simples réponses automatisées à la résolution de problèmes complexes.

Les modèles d’IA sont les meilleurs pour :

• Analyse des ensembles de données
• Trouver des modèles
• Faire des prédictions
• Génération de contenu

Plus un modèle d’IA dispose de données, plus il peut être précis lors de ses prédictions et de ses décisions.

Comment créer un modèle d'IA ?

Les data scientists développent des algorithmes pour créer des modèles d'IA. Un algorithme est un ensemble de règles et de processus étape par étape qui permettent de résoudre un problème spécifique ou d'accomplir une tâche. Une fois qu'un algorithme est formé avec des données, il devient un modèle d'IA.

Les scientifiques des données utilisent également des réseaux de neurones artificiels (ANN) pour apprendre aux ordinateurs à traiter les données d'une manière qui imite la façon dont le cerveau humain envoie des signaux et reçoit des informations. Tout comme le réseau interconnecté de neurones de notre cerveau, les RNA sont des neurones artificiels (nœuds) qui fonctionnent pour résoudre un problème.

Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés pour des tâches qui nécessitent la reconnaissance de formes, comme :

• Reconnaissance d'images et de parole
• Documents récapitulatifs
• Traitement du langage naturel (NLP)
• Prise de décision complexe

Un exemple d'algorithme

Vous utilisez probablement quotidiennement l’un des algorithmes les plus connus : Recherche Google.

Lorsque vous saisissez une requête dans Google, son algorithme de recherche explore des milliards de pages Web pour vous fournir rapidement les résultats les plus utiles et les plus pertinents. À mesure que la façon dont nous utilisons Google évolue, son algorithme évolue également.

Les différents types de modèles d'IA

Ici, nous nous concentrerons sur les types de modèles d’IA suivants :

• Apprentissage automatique
• Enseignement supervisé
• Apprentissage non supervisé
• L'apprentissage en profondeur

Modèles d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA. Alors que tous machine learning c'est de l'IA, mais toutes les IA ne sont pas de l'apprentissage automatique.

Pour créer un modèle d'apprentissage automatique, les data scientists entraînent des algorithmes avec des données étiquetées, non étiquetées ou mixtes. Il existe différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique pour différents objectifs :

• Classification reconnaît certaines entités dans l’ensemble de données pour tirer des conclusions sur la manière dont elles doivent être étiquetées ou définies.
• Régression aide à faire des prédictions. Il comprend la relation entre les variables indépendantes et dépendantes.

Les données sont modifiées pour exécuter au mieux une tâche spécifique, puis elles deviennent un modèle d'apprentissage automatique. Les modèles d'apprentissage automatique examinent certaines variables au sein des données et trouvent des modèles qui aident à faire des prédictions.

Les modèles d’apprentissage automatique s’amélioreront au fil du temps à mesure qu’ils seront formés et exposés à davantage de données.

Exemple d'apprentissage automatique

Disons que vous souhaitez apprendre à un modèle d’IA à identifier différents types de fleurs.

1. Tout d’abord, vous avez besoin d’un ensemble de données étiqueté avec des images de fleurs et leurs noms.
2. Ensuite, un scientifique des données ou un ingénieur en IA alimente les ensembles de données du modèle afin qu’il puisse apprendre à identifier des modèles et des tendances, tout comme le cerveau humain.

Le modèle ML apprendra à partir de l'ensemble de données et commencera à détecter des modèles et à identifier les différences entre chaque type de fleur. À terme, le modèle pourra vous dire si une image représente un tournesol ou une rose.

Modèles d'apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est le type d’apprentissage automatique le plus courant et le moyen le plus simple par lequel les modèles d’IA apprennent.

On l'appelle apprentissage « supervisé » car le l'algorithme est entraîné avec des ensembles de données étiquetés et créés par l'homme. Les étiquettes assistent l'algorithme et aident le modèle ML à comprendre exactement comment classer les données de la manière souhaitée par le data scientist.

À l'aide d'ensembles de données étiquetés avec des exemples d'entrées (caractéristiques) et de sorties (étiquettes), des algorithmes d'apprentissage supervisé sont formés pour prédire les résultats et identifier les modèles. Une fois le modèle formé et testé, il peut faire des prédictions avec des données inconnues en fonction des connaissances acquises précédemment.

Exemple d'apprentissage supervisé

En pensant à notre exemple de fleur, l’apprentissage supervisé nécessite un ensemble de données étiqueté avec des exemples de fleurs et leurs noms d’espèces.

L'algorithme apprend à comprendre les caractéristiques propres à chaque type de fleur, fournies par les sorties étiquetées. Vous pouvez tester le modèle en lui montrant l'image d'une fleur et en lui demandant de deviner son nom.

Si cela vous donne la mauvaise réponse, cela signifie simplement que vous devez continuer à entraîner le modèle et à ajuster les paramètres pour améliorer la précision.

Modèles d'apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est un autre type d'apprentissage automatique, mais il n'est pas aussi populaire que l'apprentissage supervisé.

Alors que l'apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées, l'apprentissage non supervisé trouve des modèles sans instruction humaine. Les modèles suivent des algorithmes d'auto-apprentissage qui leur permettent de recevoir des données brutes et de créer leurs propres règles.

Le modèle d'apprentissage non supervisé structure les données en fonction des similitudes, des différences et des modèles. Aucun scientifique des données n'est requis avec l'apprentissage non supervisé, car le modèle est conçu pour fonctionner sans instructions sur la façon de gérer chaque élément de données.

Exemple d'apprentissage non supervisé

Vous pouvez fournir un ensemble de données de différents types de fleurs et le modèle d'apprentissage non supervisé les regroupera en catégories, comme la couleur et la forme des pétales. À mesure que le modèle mûrit, le regroupement deviendra plus spécifique.

Modèles d'apprentissage en profondeur

L’apprentissage profond est un type avancé de ML qui apprend à identifier des modèles complexes dans le texte, les images et les sons.

Avec l'apprentissage profond, les données sont traité et classé à travers des couches, et chaque couche a un rôle dans le traitement des données d'entrée.

Voici un aperçu rapide des différents types de couches dans un réseau neuronal d’apprentissage profond :

• Le couche d'entrée reçoit des données brutes et les transmet via le réseau.
• Couches masquées évaluer et traiter les données d’entrée et les transformer en une sortie.
• Le couche de sortie utilise les données traitées pour fournir un résultat.

Un réseau neuronal de base comporte généralement une ou deux couches cachées. Mais un réseau neuronal d'apprentissage profond peut en comporter des centaines. Toutes les couches analysent les données différemment et peuvent identifier des modèles qui ne sont pas possibles avec les méthodes d'apprentissage automatique de base.

Exemple d'apprentissage profond

Les modèles d'apprentissage profond peuvent automatiser des tâches complexes qui nécessitent normalement une intelligence humaine. Cela inclut des tâches telles que la transcription de sons en texte ou la description détaillée d'images. Modèles linguistiques volumineux (LLM) sont de grands modèles d’apprentissage profond pré-entraînés.

L'apprentissage profond alimente de nombreuses applications d'IA que nous utilisons au quotidien, comme :

• Reconnaissance faciale automatique
• Détection de fraude
• La réalité virtuelle
• Assistants numériques

Exemples de modèles d’IA courants

Il existe un nombre impressionnant de modèles d'IA différents. Que vous ayez besoin de classer différents types de fleurs ou de prédire les résultats en matière de santé, il existe un modèle spécifique pour chaque tâche que vous devez effectuer.

Voici un petit exemple de liste de types courants de modèles d’IA.

Modèles d'apprentissage automatique courants

• Régression linéaire prédit une valeur continue. Par exemple, prédire les prix des maisons en fonction de caractéristiques telles que la taille et l'emplacement.
• Régression logistique est destiné aux tâches de classification binaire. Le modèle ne fournit que deux réponses possibles. Un exemple est la détection de spam par courrier électronique. La régression logistique détermine si un courrier électronique est un spam (oui) ou non (non).
• Arbres de décision sont des modèles qui utilisent un graphe arborescent de décisions et de leurs conséquences possibles. Ils sont particulièrement adaptés aux tâches de classification et de régression.

Modèles courants d'apprentissage profond

• Réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont destinés au traitement de données de type grille telles que des images. Les CNN sont puissants pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et même les jeux.
• Réseaux de neurones récurrents (RNN) sont adaptés aux données séquentielles telles que les séries chronologiques ou le langage naturel. Les RNN sont destinés à des applications telles que la modélisation du langage et la traduction automatique.
• Réseaux de mémoire à long terme (LSTM) sont un type particulier de RNN capable d'apprendre des dépendances à long terme. Cela les rend efficaces pour les tâches impliquant des données séquentielles qui s'étendent sur de longues séquences.

Modèles courants d’apprentissage par renforcement

• Q-Learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle pour apprendre la valeur d'une action dans un état particulier.
• Réseaux Deep Q (DQN) combinez le Q-learning avec des réseaux neuronaux profonds. Les DQN sont destinés aux tâches de prise de décision complexes, telles que jouer à des jeux vidéo à un niveau surhumain.
• Méthodes de gradient politique Optimiser les paramètres d'une politique directement par descente de gradient. Ces méthodes sont adaptées aux scénarios où l'espace d'action est de grande dimension ou continu.

Appliquez l'IA à vos objectifs de développement d'applications

Pour résumer:

• Les modèles d’IA sont les cerveaux virtuels de l’intelligence artificielle.
• Une fois qu'un algorithme est formé avec des données, il devient un modèle d'IA. Plus le modèle possède de données, plus il est précis.
• Certains des différents types de modèles d’IA sont l’apprentissage automatique, l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage profond.
• Il existe un modèle d’IA spécifique pour tout ce que vous souhaitez faire.

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