lorinne Posted March 6, 2021 Share Posted March 6, 2021 hey *j'ai pas compris la différence entre le système expert et la machine learning ? *je ne vois pas en quoi le fait d'apprendre un nouvel élément parmi un ensemble de classes prédéfinies est de l'apprentissage supervisé ? *pourquoi dit-on que la reconnaissance vocale c'est de l'apprentissage supervisé ? *pourquoi dit-on que la phase d'entraînement de l'apprentissage supervisé va permettre de définit une fonction de prédiction par l'algorithme ? *pourquoi ne peut-on pas utiliser l'apprentissage non supervisé en médecine pour détecter un nodule pulmonaire sur une radio par exemple ? merci Inconnu_2023 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Ancien Responsable Matière Solution TutoBulot Posted March 6, 2021 Ancien Responsable Matière Solution Share Posted March 6, 2021 Heyyyyy ! Alors alors : Il y a 4 heures, lorinne a dit : hey *j'ai pas compris la différence entre le système expert et la machine learning ? Afin de programmer une IA, tu as 2 techniques : l'approche symbolique (utilisant les systèmes experts) et l'approche numérique (utilisant le machine learning). Mais quesaco ? Système expert : ton programme ne va pas apprendre de lui même, c'est un expert dans le domaine de l'IA (un médecin par exemple) qui va rentrer ses connaissances dans la machine (aussi dit : les données ou règles). Dans ce cas là, pour trier des rectangles et des triangles, le médecin va avoir lui-même entré la donnée "si y a 3 côtés, c'est un triangle". Machine Learning : l'ordinateur va alors apprendre de lui-même. En gros, il va s'entraîner de nombreuses fois et au bout d'un moment, il va obtenir une plus grande proportion d'un résultat et le généraliser. Par exemple (pour prendre celui du cours), on lui demande de trier des triangles et des rectangles. L'ordinateur ne sait pas ce qu'est un triangle ou un rectangle, mais à force, il va comprendre lui même que 3 côtés = triangle. Attention néanmoins, le machine learning ne sert pas que à classer, c'est un exemple. Il y a 4 heures, lorinne a dit : *je ne vois pas en quoi le fait d'apprendre un nouvel élément parmi un ensemble de classes prédéfinies est de l'apprentissage supervisé ? L'apprentissage supervisé va te permettre de classer un élément dans une classe prédéfinie. C'est le principe : tu as déjà rentré des exemples annotés et classés dans ta programmation. L'IA va donc pouvoir prédire la classe d'un nouvel élément. A la différence de l'apprentissage machine non-supervisé, qui justement crée des classes de toute pièce. Il y a 4 heures, lorinne a dit : *pourquoi dit-on que la reconnaissance vocale c'est de l'apprentissage supervisé ? Dans la reconnaissance vocale, l'IA doit pouvoir distinguer les mots et les reconnaître. En gros savoir dire que tel mot amène à telle action et donc classer la parole dans des cases "d'action" si tu veux. Il faut donc qu'elle connaisse déjà les actions à effectuer. Ici, on a un nouvel élément qui arrive (ce que tu dis, la parole) et on veut le classer dans une catégorie (l'action à effectuer), c'est de l'apprentissage supervisé ! Il y a 4 heures, lorinne a dit : *pourquoi dit-on que la phase d'entraînement de l'apprentissage supervisé va permettre de définit une fonction de prédiction par l'algorithme ? En gros, en s'entraînant, l'IA va comprendre comment fonctionnent les classes existantes. Pour reprendre l'exemple des triangles et des rectangles, elle va comprendre que 3 côtés = triangle, au début elle sait juste qu'il y a des triangles et des rectangles, mais pas ce à quoi ça correspond ^^ Avec de l'entraînement, elle comprend la différence entre les deux. Donc elle va être capable, quand une nouvelle forme arrive, de prédire si elle appartiendra à la catégorie triangle ou à la catégorie rectangle par rapport à son nombre de côté. Il y a 4 heures, lorinne a dit : *pourquoi ne peut-on pas utiliser l'apprentissage non supervisé en médecine pour détecter un nodule pulmonaire sur une radio par exemple ? merci Dans l'apprentissage non-supervisé, c'est l'IA qui crée des catégories. Pour détecter un nodule pulmonaire, tu sais ce que tu cherches : un nodule dans les poumons. La classe existe déjà, la distinction est déjà faite par rapport à une radio qui n'aurait pas de nodule. Donc l'IA a déjà les informations concernant l'existence de la catégorie "radio avec nodule" et "radio sans nodule". Ainsi, elle est dans l'apprentissage supervisé. En gros : Apprentissage supervisé : tu as déjà des classes, un nouvel élément arrive, tu veux prédire à quelle classe il va appartenir (avec ou sans nodule, triangle ou rectangle,...) Apprentissage non-supervisé : tu as plusieurs éléments, tu ne sais pas les différencier donc tu veux créer des classes pour les distinguer. Voilà j'espère avoir été claire, bon courage à toi Tu peux le faire Mbappe and Inconnu_2023 1 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
lorinne Posted March 7, 2021 Author Share Posted March 7, 2021 @TutoBulotJe sais pas comme te dire merci c'est hyper bien expliqué (petite larme au coin de l'oeil) TutoBulot 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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