Algorithmes utilisés - Wikipédia

L’intelligence artificielle, ce n’est pas juste un mot qui fait le buzz, derrière ce concept il y a aussi une réalité mathématique bien plus tangible qu’on pourrait le croire.

différencier intelligence artificielle et algorithmes utilisés

Apprentissage profond ⊂ Apprentissage automatique ⊂ Intelligence Artificielle ⊂ Algorithmique

Définition apprentissage automatique (machine learning) : Wikipédia - Apprentissage automatique

Types d’apprentissage :

• supervisé
• non supervisé
• semi-supervisé
• partiellement supervisé
• par renforcement
• par transfert

Familles ou types d’algorithmes :

• régression
• classification
• partitionnement de données
• réduction de dimensions.

Attribuer recognition, prediction, generation etc… aux types ci-dessus

Algorithmes d’intelligence artificielle

Algorithmes utilisés - Wikipédia

Réseaux de neurones

réseaux de neurones, dont les méthodes d’apprentissage profond (deep learning en anglais) pour un apprentissage supervisé ou non-supervisé

Algorithmes génétiques

algorithmes génétiques et la programmation génétique

Arbres de décision

arbres de décision, méthodes à l’origine des Random Forest, par extension également du boosting (notamment xgboost)

Q-Learning

Q-Learning

Algorithmes de colonies de fourmis

Sources :

• Neural networks - 3B1B (Youtube playlist)
• Le deep learning - Science Etonnante
• Une intelligence artificielle peut-elle être créative ? - Science Etonnante
• Comment les I.A. font-elles pour comprendre notre langue ?- Science Etonnante
• Jeu de go et intelligence artificielle - Science Etonnante
• Le repliement des protéines - Science Etonnante
• Neural Networks and Deep Learning (website)