QCM générique et IA

[MensSanaCorporeSano]

Hello,

 

Quelqu'un peut m'aider sur ces 2 items :

Je ne comprends pas pourquoi le D est vrai (annales de 2021), en fait c'est le en même temps qui me dérange. 

 

Ici c'est aussi l'item D qui me posse problème, il est faux avec pour justification "approche numérique". Donc j'ai compris ce qu'est l'apprentissage supervisé et nn supervisé, mais pas du coup l'approche symbolique et numérique.

 

Merci :)

[Soulal]

Coucou @MensSanaCorporeSano :)

 

La D est bien vraie, tu peux avoir à la fois un princeps, ses génériques et ses hybrides qui sont sur le marché en même temps (à partir de la fin de la période d'exclusivité s'entend bien) 

 

Ensuite, dans l'intelligence artificielle, tu peux avoir deux approches de programmation : symbolique ou numérique.

• Approche symbolique = tu vas créer un programme qui, par relations logiques, est capable de fouiller dans une base de données de façon arborescente pour dérouler des connaissances. C'est ce qu'on appelle des systèmes experts. Dans un système expert, toutes les infos sont rentrées en amont dans le programme par des spécialistes en la matière, et ensuite la machine sait faire des inférences en fonction de ce qu'on lui demande. Exemple type : Mycin, un système d'aide au diagnostic. En gros, si tu lui dis que tu tousses, elle propose parmi ses données toutes les maladies qui peuvent provoquer de la toux. Ensuite tu parles de mycoses, et elle te propose tout ce qui peut associer toux+mycose, etc...   

Voici le schéma du cours qui synthétise le fonctionnement d'un système expert : https://ibb.co/XjZ2Nfz

• Approche numérique  = Ton programme est capable d'apprentissage (Machine Learning) à partir de l'exploitation de données, il se base sur des réseaux de neurones artificiels. Cet apprentissage machine est supervisé ou non supervisé, et peut être profond si le réseau de l'IA possède plusieurs couches de neurones. C'est utilisé à des fins de traitement de données massives (le Big Data), que ce soit dans une optique de prévision et de régression mathématique (apprentissage supervisé) ou de classement de données (apprentissage non-supervisé).

Ainsi, on ne parlera jamais d'apprentissage machine tout court dans l'approche symbolique, car ce n'est pas du tout le but escompté ! L'intelligence artificielle comprend l'approche symbolique et l'approche numérique, qui elle-même se subdivise en apprentissages supervisés ou non.

J'espère que tu as pu mieux comprendre, sinon n'hésite pas à demander une nouvelle explication :)

 

Bonne nuit 

[MensSanaCorporeSano]

Ohlalala merci pour ton résumé il est génial ! <3 J'avais pas du tout compris ces notions comme ça

[Soulal]

Avec plaisir ! Bon courage pour cette semaine :)