Introduction aux outils d'intelligence artificielle
Sans aucun doute, les outils d'intelligence artificielle et les outils d'apprentissage automatique sont les deux domaines qui envahissent le marché de manière agressive ces derniers temps. L'IA existe depuis les années 1980, mais ce n'est que depuis de très récentes années que l'IA connaît une formidable croissance et ses applications. Nous pouvons dire que l'intelligence artificielle est l'intelligence qui est démontrée par la machine et qui est plus susceptible d'essayer de créer une simulation du processus d'intelligence humaine.
Domaines et applications de l'intelligence artificielle
Dans la figure ci-dessous, vous verrez un grand nombre de zones où l'IA est largement utilisée.
Laissez-nous discuter de certains d'entre eux:
1. Apprentissage automatique
Dans le Machine Learning, un objectif est défini et les étapes pour atteindre la cible doivent être apprises par la machine. Prenons un exemple où nous avons un échantillon de photos d'un chat et d'un lion. L'objectif du modèle est de dire oui chaque fois qu'une photo d'un chat apparaît à l'écran. La machine peut l'apprendre en l'exposant à un grand nombre de photos de chat à l'avance afin de pouvoir s'entraîner suffisamment pour identifier le chat dès qu'il apparaît sur l'écran.
2. La robotique dans les outils d'intelligence artificielle
Ce domaine de l'apprentissage automatique se concentre sur la construction et la fabrication de robots. Comme nous le voyons, les robots existent aujourd'hui sous toutes leurs formes. L'ATM d'où nous retirons de l'argent est également une forme de robot, puis il existe de nombreux robots de travail intelligents. L'entrepôt d'Amazon compte plus de cent mille robots qui effectuent le transport à l'intérieur de l'entrepôt.
3. Traitement du langage naturel (PNL)
Le processus de manipulation de la parole ou des voix et des textes est appelé traitement du langage naturel. Nous pouvons tirer de nombreuses conclusions importantes de la PNL. Par exemple, nous pouvons automatiser la tâche de catégorisation des commentaires, si certains utilisateurs sont satisfaits ou tristes du service, nous pouvons implémenter un PNL pour arriver à la conclusion en analysant leurs commentaires via le PNL.
4. Vision dans les outils d'intelligence artificielle
Ce champ permet à la machine de voir. Par exemple, cette capacité peut être donnée à un robot ou à une voiture qui peut utiliser des techniques de traitement du signal numérique pour voir à travers une caméra.
5. Conduite autonome et véhicules
Ce domaine de l'intelligence artificielle vise à rendre la conduite et les véhicules autonomes. Par exemple, Uber a commencé à fabriquer des véhicules autonomes sans chauffeur qui fonctionnent également dans très peu de villes.
Meilleurs outils / cadres d'intelligence artificielle
L'IA est la référence du siècle, car chaque jour l'IA rend le monde meilleur et plus facile. De grands noms tels que Google, Facebook et Amazon développent déjà des cadres et des outils et les contribuent sous la forme d'outils d'IA open source. Dans cette section, nous allons voir certains des cadres et outils les plus utilisés en IA.
1. Caffe dans les outils d'intelligence artificielle
Caffe a été développé par Berkeley Vision and Learning Center et est un cadre d'apprentissage en profondeur qui est très populaire et largement utilisé par les ingénieurs en IA et même les utilisateurs d'entreprise en raison de sa vitesse. Caffe est capable de traiter plus de 50 millions d'images en une seule journée. Les domaines où le café est largement utilisé sont les projets de recherche, la parole, le multimédia et les visions.
2. Écoulement du tenseur
Tensor flow est un framework open source développé par Google et utilisé pour l'intelligence de calcul numérique. Il effectue le calcul en utilisant des graphiques de flux de données. Si nous visitons le site Web, https://www.tensorflow.org/, nous pouvons voir de nombreux didacticiels et apprendre que n'importe qui peut obtenir et commencer à utiliser le flux tensoriel.
3. Theano dans les outils d'intelligence artificielle
Theano est encore une fois une bibliothèque open source très populaire qui a été développée à l'Université de Montréal, Québec, Canada par le groupe LISA. Theano est similaire à l'écoulement tensoriel si l'on laisse de côté quelques différences. Alors que Tensor flow est meilleur pour la prise en charge du GPU, les options de visualisation des données, Theano prend en charge une gamme d'opérations plus large que Tensor flow.
4. Keras dans les outils d'intelligence artificielle
Keras est une bibliothèque de réseau neuronal open-source qui est programmée en langage Python. Il a la capacité de s'exécuter sur d'autres bibliothèques telles que Tensor Flow, Theano, etc. Il a été développé par un ingénieur de Google, François Chollet.
Le fonctionnement de Keras est - il ne gère aucun calcul de bas niveau, à la place, il utilise d'autres bibliothèques telles que Tensor Flow et Theano pour le faire. Keras gère donc l'API de haut niveau et compile le modèle avec des fonctions de perte et d'optimisation. Si nous visitons le site Web, https://keras.io/, nous pouvons voir de nombreux didacticiels et apprendre que tout le monde peut commencer et utiliser Keras.
5. Scikit-Learn dans les outils d'intelligence artificielle
Scikit learn est à nouveau une bibliothèque d'apprentissage machine open source qui est programmée en python. Il a été développé par David Cournapeau dans le cadre du projet Google Summer of Code en 2007. Scikit learn fournit un certain nombre d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés qui peuvent être utilisés à l'intérieur de votre programme python.
Cette bibliothèque est basée sur Scientific Python et doit être installée avant de pouvoir utiliser la bibliothèque sci-kit-learn. Certaines des fonctionnalités fournies par sci-kit learn sont les suivantes:
- NumPy: il contient de nombreuses fonctions mathématiques et peut prendre en charge des tableaux de grande taille et multidimensionnels.
- SciPy: Cette bibliothèque contient des modules pour le calcul scientifique et technique tels que les modules d'algèbre linéaire, d'optimisation, de traitement du signal et de l'image, d'intégration, etc.
- Matplotlib: Il est principalement utilisé comme bibliothèque de visualisation et de traçage. Il peut être utilisé pour créer un grand nombre de graphiques pour visualiser les modèles d'apprentissage automatique.
- IPython: C'est une console pour l'informatique interactive qui peut être utilisée avec plusieurs langages de programmation.
- Pandas: cette bibliothèque est utilisée à des fins de manipulation et d'analyse de données.
6. Pytorch dans les outils d'intelligence artificielle
PyTorch est un package scientifique basé sur Python et il utilise la puissance des GPU (Graphics Processing Units). Il offre une API facile à utiliser et fournit également une excellente plate-forme qui offre des graphiques de calcul dynamiques qui peuvent être modifiés pendant l'exécution. 
Conclusion
Dans le cadre de ce billet, nous avons découvert l'IA et ses applications. De plus, nous avons vu un certain nombre de cadres et d'outils qui sont utilisés dans le cadre de la modélisation de toute application d'IA. Veuillez visiter les liens référencés qui sont fournis dans chacune des descriptions de l'outil et aussi Google pour en savoir plus.
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