D'accord, je sais où tu penses, tu penses, Andre.
Je n'ai aucune idée de ce dont vous parlez.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Tu ne m'as vraiment rien dit.
Je n'ai rien à demander.
Eh bien, revenons à ce sujet des machines et des ordinateurs et du fait qu'ils ne comprennent pas vraiment les
mots.
À droite.
Si je demande à mon ordinateur, hé, est-ce un serpent ?
Est-ce un python ?
Mon ordinateur n'aura aucune idée de ce dont je parle.
Quand je regarde une image d'un serpent, quelle que soit sa couleur, qu'il s'agisse d'un dessin animé ou
d'une image réelle ou qu'elle ait des directions différentes avec différents animaux, je peux identifier un serpent
tout de suite.
Notre cerveau le sait.
Mais pour dire à mon ordinateur ce qu'est un serpent.
C'est presque impossible, n'est-ce pas, car il y a tellement de facteurs qu'un serpent n'a pas de jambes ni de bras, mais.
Un avion n'a ni jambes ni bras.
Un serpent a des écailles, mais alors l'ordinateur va me demander ce que sont les écailles ?
Mais avec l'apprentissage automatique, nous pouvons en fait apprendre à un ordinateur à savoir ce qu'est un serpent, ou du moins prétendre qu'il le
sait.
Alors, comment faisons-nous cela?
Eh bien, vous vous souvenez de ce schéma.
J'espère.
C'est simplement ce que nous faisons en programmation, c'est-à-dire que nous donnons une entrée, disons, une liste de un, deux,
trois, nous la donnons à une fonction et il y a une sortie de deux, quatre, six.
Donc clairement, cette fonction multiplie nos éléments de liste dans notre liste par deux, et souvent nos programmes sont
procéduraux.
C'est-à-dire que nous avons si ceci, alors cela fait ceci, alors ce type de conditions, nous disons à l'ordinateur quoi
faire.
Nous écrivons en tant que programmeurs l'entrée.
Et la fonction et tout ce que l'ordinateur fait est en fait de calculer en utilisant l'entrée et la fonction, la
sortie, et il peut le faire vraiment, vraiment vite pour nous au lieu de laisser un humain faire quelque chose
quand disons qu'une liste compte des millions d'éléments .
L'apprentissage automatique change cette idée.
Il dit, hé, donnez-moi l'entrée et donnez-moi ce que vous voulez que la sortie soit, c'est-à-dire, donnez-moi toutes les données dont
vous disposez.
Et au fait, dites-moi quelle est la réponse ou au moins quelle est la sortie que vous voulez.
Donc, dans ce cas, je veux que l'entrée soit une liste de un, deux et trois et que la sortie soit une liste de
deux, quatre et six.
Et puis la partie intéressante est qu'en tant que développeurs, nous donnons cette entrée et cette sortie, mais avec l'apprentissage automatique, nous disons,
hé machine, vous comprenez quelle est cette fonction, car si je vous donne disons au lieu d'une liste, une liste de
toutes ces images de serpents ou peut-être d'animaux, et je veux que vous me disiez si cette image a un
serpent ou pas, ou peut-être ces cent images, laquelle d'entre elles a des serpents ?
Eh bien, je ne sais pas comment vous dire comment faire ça.
Au lieu de cela, vous le déterminez vous-même.
Voici toutes les images et voici ce que j'attends du résultat, serpent ou non serpent.
Et avec l'apprentissage automatique, la fonction est générée ou créée par la machine, ça a l'air vraiment cool, n'est-ce pas ?
Et c'est l'apprentissage automatique.
C'est simplement une fonction.
Ainsi, au lieu d'écrire la fonction comme nous l'avons fait auparavant avec l'apprentissage automatique, la machine écrit la fonction,
nous lui donnons simplement l'entrée et la sortie et le mot fonction peut être remplacé par un
modèle.
Vous avez peut-être entendu parler du mot modèle d'apprentissage automatique.
C'est tout ce qu'est un modèle.
C'est une fonction qui reçoit une entrée et renvoie une sortie.
Un autre mot pourrait être algorithme, un algorithme d'apprentissage automatique, un bot d'apprentissage automatique, et en fin de
compte, c'est un cerveau.
Nous prétendons que cette machine est un cerveau qui comprend les entrées et nous donne la sortie souhaitée.
Maintenant, l'effet secondaire intéressant de ceci est que souvent, lorsque nous parlons de modèles d'apprentissage
automatique, ces fonctions sont vraiment difficiles à comprendre parce que l'ordinateur propose cette fonction en tant qu'humain, il
est difficile de vraiment comprendre comment cela fonctionne.
Et comme ces modèles deviennent de plus en plus complexes, il devient de plus en plus difficile pour nous en tant que développeurs
de comprendre comment cela fonctionne, ce qui soulève de nombreux problèmes.
Mais nous n'avons pas besoin d'entrer là-dedans.
Maintenant, comme vous pouvez le voir, l'essentiel est que pour entraîner cette machine, pour créer cette fonction, nous
devons lui fournir des données.
Et pour que ce soit vraiment, vraiment bon, nous devons lui donner beaucoup, beaucoup de données.
Et puis nous voulons tester pour nous assurer que ces données que nous donnons nous donnent la sortie correcte.
Ainsi, en fin de compte, l'apprentissage automatique est simplement un ordinateur écrivant sa propre fonction en fonction des entrées
et des sorties.
C'est plutôt cool, n'est-ce pas ?
Je te verrai dans la prochaine vidéo.
Au revoir.