Concepts clés en IA et Machine Learning
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (Machine Learning) reposent sur des concepts mathématiques fondamentaux :
- Algèbre linéaire : Matrices et vecteurs pour la représentation des données et des modèles
- Calcul différentiel : Optimisation des fonctions de coût
- Probabilités et statistiques : Modélisation de l'incertitude et inférence
- Théorie de l'information : Mesure de l'information et de l'entropie
Techniques courantes :
- Régression linéaire et logistique
- Réseaux de neurones artificiels
- Machines à vecteurs de support (SVM)
- Arbres de décision et forêts aléatoires
- Apprentissage profond (Deep Learning)
Ces techniques permettent de créer des modèles capables d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
Simulation d'un réseau de neurones simple
Observez comment un réseau de neurones apprend à classer des points en deux catégories :
Ce réseau de neurones simple apprend à séparer les points rouges et bleus. Les lignes représentent les poids du réseau, qui s'ajustent au fil de l'apprentissage pour mieux classer les points.