Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?
L'intelligence artificielle fait référence aux machines principalement des ordinateurs fonctionnant comme des humains. En IA, les machines effectuent des tâches telles que la reconnaissance vocale, la résolution de problèmes et l'apprentissage, etc. Les machines peuvent fonctionner et agir comme un humain si elles ont suffisamment d'informations. Ainsi, en intelligence artificielle, l'ingénierie des connaissances joue un rôle vital. Les relations entre objets et propriétés sont établies pour mettre en œuvre l'ingénierie des connaissances. voici les techniques de l'intelligence artificielle.
Les 4 meilleures techniques d'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle peut être divisée en différentes catégories en fonction de la capacité de la machine à utiliser les expériences passées pour prédire les décisions futures, la mémoire et la conscience de soi. IBM a proposé Deep Blue, un programme d'échecs qui peut identifier les pièces de l'échiquier. Mais il n'a pas la mémoire pour prévoir les actions futures. Ce système est utile mais il ne peut pas être adapté à une autre situation. Un autre type de système d'IA qui utilise les expériences passées et qui a l'avantage d'une mémoire limitée pour prédire les décisions. Un exemple de ce type de système d'IA peut être trouvé dans les fonctions de prise de décision dans le cas des voitures autonomes. Ici, les observations aident dans les actions à entreprendre rapidement qui ne sont pas stockées en permanence car les observations changent fréquemment. Parallèlement à l'avancement de la technologie, il pourrait être possible d'avoir des machines avec un sens ou une conscience où les machines comprennent l'état actuel des choses, qui peuvent être utilisées pour déduire ce qui doit être fait. Mais de tels systèmes n'existent pas.
Voici les différentes catégories d'intelligence artificielle:
1. Apprentissage automatique
C'est l'une des applications de l'IA où les machines ne sont pas explicitement programmées pour effectuer certaines tâches, mais apprennent et s'améliorent automatiquement par expérience. Le Deep Learning est un sous-ensemble du machine learning basé sur des réseaux de neurones artificiels pour l'analyse prédictive. Il existe différents algorithmes d'apprentissage automatique tels que l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement. Dans l'apprentissage non supervisé, l'algorithme n'utilise pas d'informations classifiées pour agir sans aucune indication. En apprentissage supervisé, il déduit une fonction des données d'apprentissage qui se compose d'un ensemble d'un objet d'entrée et de la sortie souhaitée. L'apprentissage par renforcement est utilisé par les machines pour prendre des mesures appropriées pour augmenter la récompense afin de trouver la meilleure possibilité à prendre en compte.
2. NLP (Natural Language Processing)
Ce sont les interactions entre les ordinateurs et le langage humain où les ordinateurs sont programmés pour traiter les langages naturels. L'apprentissage automatique est une technologie fiable pour le traitement du langage naturel pour obtenir un sens à partir des langues humaines. En PNL, l'audio d'une conversation humaine est capturé par la machine. Ensuite, la conversation audio-texte se produit, puis le texte est traité là où les données sont converties en audio. Ensuite, la machine utilise l'audio pour répondre aux humains. Les applications du traitement du langage naturel peuvent être trouvées dans les applications IVR (Interactive Voice Response) utilisées dans les centres d'appels, les applications de traduction de langue comme Google Translate et les traitements de texte tels que Microsoft Word pour vérifier l'exactitude de la grammaire dans le texte. Cependant, la nature des langues humaines rend le traitement du langage naturel difficile en raison des règles impliquées dans la transmission d'informations en langage naturel et elles ne sont pas faciles à comprendre pour les ordinateurs. La PNL utilise donc des algorithmes pour reconnaître et résumer les règles des langues naturelles où les données non structurées des langues humaines peuvent être converties dans un format qui est compris par l'ordinateur.
3. Automatisation et robotique
Le but de l'automatisation est de faire effectuer les tâches monotones et répétitives par des machines qui améliorent également la productivité et la réception de résultats rentables et plus efficaces. De nombreuses organisations utilisent l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et les graphiques dans l'automatisation. Une telle automatisation peut éviter les problèmes de fraude lors des transactions financières en ligne en utilisant la technologie CAPTCHA. L'automatisation robotisée des processus est programmée pour effectuer des tâches répétitives à volume élevé qui peuvent s'adapter au changement dans différentes circonstances.
4. Vision industrielle
Les machines peuvent capturer des informations visuelles puis les analyser. Ici, des caméras sont utilisées pour capturer les informations visuelles, la conversion analogique-numérique est utilisée pour convertir l'image en données numériques et le traitement du signal numérique est utilisé pour traiter les données. Les données résultantes sont ensuite transmises à un ordinateur. En vision industrielle, la sensibilité est deux aspects essentiels: la capacité de la machine à percevoir des impulsions faibles et la résolution, la plage à laquelle la machine peut distinguer les objets. L'utilisation de la vision industrielle peut être trouvée dans l'identification de signature, la reconnaissance de formes et l'analyse d'images médicales, etc.
Applications de l'intelligence artificielle
Voici les différentes applications de l'intelligence artificielle.
- L'IA est utilisée dans le secteur financier où des données personnelles sont collectées qui peuvent ensuite être utilisées pour fournir des conseils financiers.
- L'IA est utilisée dans le domaine de l'éducation, où le système de notation peut être automatisé et les performances des étudiants peuvent être évaluées sur la base desquelles le processus d'apprentissage peut être amélioré.
- Dans le domaine des soins de santé, l'IA est utilisée pour effectuer un meilleur diagnostic où les technologies utilisées pour comprendre le langage naturel et répondre aux questions posées. En outre, des programmes informatiques tels que les chatbots sont utilisés pour aider les clients à planifier des rendez-vous et à faciliter le processus de facturation, etc.
- L'IA est utilisée en entreprise pour automatiser les tâches répétitives effectuées par les humains à l'aide de Robotic Process Automation. Pour augmenter la satisfaction des clients, les algorithmes d'apprentissage automatique sont intégrés aux analyses pour recueillir des informations qui aident à comprendre les besoins des clients.
- L'IA est utilisée dans les appareils Smart Home, la sécurité et la surveillance, la navigation et les voyages, la musique et le streaming multimédia et les jeux vidéo, etc.
Conclusion
L'IA impacte nos vies à grande échelle. Les organisations prennent également des mesures pour s'adapter à la technologie de l'IA, ce qui peut leur donner de nouvelles façons d'effectuer les tâches et comprendre le modèle de données pour avoir une productivité maximale.
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