Post de GEOFIT

Petit exercice de style inédit pour découvrir les premiers instants d'un apprentissage Deep Learning. 60 modèles pour 60 infèrences de classification d'un pylône HTA ⚡

Imagine un modèle de machine learning représenté par des sphères ou des points dans un espace tridimensionnel, où chaque dimension représente des caractéristiques ou des paramètres de données. • La quatrième dimension, le temps, montre la progression d’apprentissage : comment les poids ou les paramètres du modèle changent au fil des itérations. Les couleurs ou les formes des points peuvent évoluer pour indiquer cette progression. • Des lignes de gradient indiquent les trajectoires d’optimisation : au fur et à mesure que le modèle s’ajuste, les points se déplacent vers des régions optimales, illustrant l’optimisation des erreurs. • Étape de pré-entraînement : Au début, les points ou les paramètres du modèle sont dispersés. Cette phase représente des prédictions aléatoires avant que le modèle ne commence à apprendre. • Entraînement : Les points se déplacent progressivement au cours des cycles d’entraînement. Chaque mouvement symbolise une réduction de l’erreur (loss) grâce aux ajustements du modèle. Le mouvement suit des directions de gradient vers une région optimale dans l’espace des paramètres. • Optimisation : Le modèle atteint un état stable où les points convergent vers une zone spécifique. Cette zone représente la configuration optimale pour effectuer des prédictions précises. • Fin de l’apprentissage : Dans la phase finale, les points cessent de se déplacer ou fluctuent légèrement autour d’une position stable, symbolisant que le modèle a atteint une convergence. Ce type de visualisation, bien que difficile à représenter en statique, peut souvent être illustré à travers des animations qui montrent la progression du modèle en continu. Fiscal Data IAHub Institut des Algorithmes du Sénégal GalsenAI GOMYCODE Ai Africahub Africa TechUp Tour #MachineLearning #python #Algorithme

🌐✨ Rubrique « Le saviez-vous ? » d'INVAIST – Épisode 7 ! Chaque mercredi, plongez avec nous dans le fascinant univers de l'IA avec notre série 🚀 Aujourd'hui, explorons le concept de "Machine Learning". L'apprentissage machine, ou machine learning, est une application de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d'apprendre automatiquement sans être explicitement programmés. Il se concentre sur le développement de programmes informatiques capables d'analyser des données, de tirer des conclusions et d'évoluer avec l'expérience. Le processus d'apprentissage commence par l'observation de données, comme des exemples ou des instructions, permettant au système de repérer des tendances et de prendre des décisions autonomes. Il existe trois types principaux d'algorithmes de machine learning : Supervisés : ils utilisent des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. Non supervisés : ils étudient les données non étiquetées pour déduire des structures cachées. Semi-supervisés : ils combinent des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision. Une autre approche est le renforcement, où l'algorithme interagit avec son environnement, apprend de ses actions et recherche des récompenses. L'apprentissage machine permet d'analyser d'énormes quantités de données, offrant des résultats rapides et précis, mais nécessitant parfois du temps et des ressources pour la formation. Les concepts de base incluent la représentation (langage compris par l'ordinateur), l'évaluation (objectif ou fonction de notation) et l'optimisation (recherche de la meilleure solution). L'objectif ultime est de généraliser au-delà des données d'entraînement, en interprétant avec succès des données inconnues.🤖✨ #MachineLearning #IAExpliquée #INVAIST

Voici une série de trois posts techniques et pédagogiques sur l’intelligence artificielle, adaptés à un public curieux de comprendre les concepts clés de l’IA. Introduction à l’IA et à l’Apprentissage Automatique (1/3) 🤖📚 L’intelligence artificielle (IA), c’est bien plus que des machines intelligentes ! Au cœur de l’IA, il y a l’apprentissage automatique (machine learning), une technique où les machines apprennent à partir de données et s’améliorent sans être explicitement programmées. Mais comment ça marche ? 🤔 🧠 L’Apprentissage Automatique en quelques mots : L’algorithme est comme un étudiant qui apprend. 📚 On lui donne des données d’entraînement (exemple : des milliers d’images de chats et de chiens 🐱🐶), et il apprend à reconnaître des patterns (motifs) dans ces données. Plus il en reçoit, plus il devient performant. 🚀 • Apprentissage supervisé : l’algorithme apprend grâce à des données étiquetées (comme des images avec la mention “chat”). 🖼️ • Apprentissage non supervisé : aucune étiquette n’est fournie, et l’algorithme doit détecter des regroupements ou des motifs par lui-même. 🔍 • Apprentissage par renforcement : ici, l’algorithme apprend en recevant des récompenses ou des punitions selon ses actions, comme dans un jeu vidéo 🎮. L’IA apprend donc comme un humain : elle essaie, se trompe, mais devient chaque jour meilleure ! 💡 🔍 Prochain post : On parlera de deep learning, qui pousse encore plus loin l’apprentissage automatique. #IA #ApprentissageAutomatique #MachineLearning #TechForGood

Le Machine Learning est bien plus qu'une simple tendance technologique, c'est un puissant moteur de changement ! 🌍 En tant que passionnée de Machine Learning et de développement, je suis convaincue que cette discipline révolutionne notre manière d'aborder les problèmes, d'optimiser les processus et de créer des solutions innovantes. Chaque jour, je suis motivée à en apprendre plus, à repousser mes limites, et surtout, à partager cette aventure incroyable avec tous ceux qui veulent explorer ce domaine fascinant. 🎓 C'est pour cette raison que j'ai eu l'honneur d'animer récemment un webinaire sur 𝗹𝗲𝘀 𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀 𝗱𝘂 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴, en collaboration avec 𝗢𝗽𝗲𝗻 𝗞𝗻𝗼𝘄-𝗛𝗼𝘄. Une occasion incroyable de partager mes connaissances et d'aider les autres à découvrir les fondamentaux qui feront d'eux les professionnels de demain. Au programme, nous avons abordé : 🧠 Les concepts clés et les définitions de base 🔧 Les types de données et la préparation des datasets 📊 Les différents types d'apprentissage (supervisé, non supervisé) ⚙️ Les algorithmes incontournables comme KNN, la régression logistique, et plus encore 🌟 𝗕𝗼𝗻𝗻𝗲 𝗻𝗼𝘂𝘃𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗰𝗲𝘂𝘅 𝗾𝘂𝗶 𝗼𝗻𝘁 𝗺𝗮𝗻𝗾𝘂𝗲́ 𝗹𝗲 𝘄𝗲𝗯𝗶𝗻𝗮𝗶𝗿𝗲 𝗼𝘂 𝗾𝘂𝗶 𝘀𝗼𝘂𝗵𝗮𝗶𝘁𝗲𝗻𝘁 𝗿𝗲𝘃𝗼𝗶𝗿 𝗰𝗲𝗿𝘁𝗮𝗶𝗻𝘀 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁𝘀 : la playlist du replay est maintenant disponible ! Vous pouvez retrouver toutes les vidéos découpées en sessions courtes et faciles à suivre. 🎥 𝗔𝗰𝗰𝗲́𝗱𝗲𝘇 𝗮̀ 𝗹𝗮 𝗽𝗹𝗮𝘆𝗹𝗶𝘀𝘁 𝗶𝗰𝗶 : https://lnkd.in/evnWHx6c Je vous invite à visionner ces vidéos, à poser vos questions, à liker, et à vous abonner à ma chaîne YouTube pour ne rien manquer des prochains contenus. 🚀 Le Machine Learning n'a jamais été aussi accessible, et je suis ravie de pouvoir contribuer à cette diffusion de connaissances ! 💡 Ensemble, développons nos compétences et ouvrons les portes à de nouvelles opportunités ! ✨ #MachineLearning #AI #DataScience #FormationML #Webinaire #OpenKnowHow #Technologie #Innovation

🚀 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠 | 𝐅𝐞𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞𝐬 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 ? 🚀 🟢 𝐂𝐚𝐭𝐞́𝐠𝐨𝐫𝐢𝐞 [𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞]   Les "features engineering" sont essentielles lors de la création de modèles de ML performants. On peut les caractériser comme des techniques de transformations de données qui vont permettre de mieux faire fonctionner nos modèles. ❗ 𝐋𝐞𝐮𝐫 𝐢𝐦𝐩𝐨𝐫𝐭𝐚𝐧𝐜𝐞 Les "features engineering" englobe une série de techniques utilisées pour préparer les données d'entrées de façon plus appropriées pour les algorithmes de machine learning. Cela va permettre au modèle d’apprendre plus facilement et améliorer sa performance.   🤔𝐏𝐨𝐮𝐫𝐪𝐮𝐨𝐢 𝐮𝐭𝐢𝐥𝐢𝐬𝐞𝐫 𝐝𝐞𝐬 𝐭𝐞𝐜𝐡𝐧𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐟𝐞𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞𝐬 𝐞𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 ? . Sélection de caractéristiques Éliminez le superflu pour ne garder que les informations qui comptent. . Extraction de caractéristiques Transformez et combinez les données pour révéler des tendances. . Création de caractéristiques Inventez de nouvelles données à partir des anciennes pour mieux capturer la complexité.   💥 𝐈𝐦𝐩𝐚𝐜𝐭 𝐬𝐮𝐫 𝐥𝐞𝐬 𝐦𝐨𝐝𝐞̀𝐥𝐞𝐬 . Amélioration de la précision donc plus de performance . Réduire le temps d'entraînement . Permet de s’adapter à toutes de sortes de situations   🧠 𝐌𝐞𝐬 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐞𝐢𝐥𝐬 𝐞𝐭 𝐛𝐨𝐧𝐧𝐞𝐬 𝐩𝐫𝐚𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 👍 Apprenez à identifier et à prioriser les caractéristiques Utilisez des techniques pour évaluer l'importance des caractéristiques. 👍 Appliquez des transformations "innovantes" Expérimentez avec diverses transformations pour voir leur effet sur la performance du modèle. 💬𝐏𝐚𝐫𝐭𝐚𝐠𝐞𝐳 𝐯𝐨𝐭𝐫𝐞 𝐞𝐱𝐩𝐞́𝐫𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞 Avez-vous déjà utilisé des features engineering pour vos modèles ? Partagez votre experience en commentaire !     #DataScience #FeatureEngineering #MachineLearning #DataPreprocessing #IA

💡 Fait amusant du jour sur le Machine Learning 🎉 Saviez-vous que les modèles de machine learning peuvent parfois être trop intelligents ? 🤖📈 On parle souvent de surapprentissage (overfitting) où le modèle devient tellement bon pour prédire sur les données d'entraînement qu'il commence à "tricher" ! 😅 Imaginez un étudiant qui apprend par cœur toutes les questions d'un examen à l'avance… pas très utile pour le vrai test, n'est-ce pas ? 😄 Moralité : Il vaut mieux être un peu généraliste que de tout savoir par cœur. Les algorithmes aussi ont besoin d'un peu de spontanéité ! 🎯 #MachineLearning #AI #Overfitting #DataScience #FunFact

🚀 Des développements passionnants en apprentissage automatique ! 🤖💡 Ravi de partager les dernières percées dans le monde de l'apprentissage automatique ! 🌐✨ 🔍 Plongez en profondeur dans des algorithmes de pointe révolutionnant les industries et transformant les données en insights exploitables. 📈 Des analyses prédictives au traitement du langage naturel, les possibilités sont infinies avec l'IA ouvrant la voie à l'innovation. 💡 Rejoignez la conversation et restez en avance sur la courbe dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle ! #ApprentissageAutomatique #IA #Innovation #TendancesTechnologiques #ScienceDesDonnées #isamm #développement

𝗟'𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗮𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲 𝘃𝘂𝗲 𝗽𝗮𝗿 𝘂𝗻 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗱𝗶𝗱𝗮𝗰𝘁𝗲 Dès les années 1950, les informaticiens mettaient en place des principes d'apprentissage automatique, mais les technologies de l'époque ne permettaient pas des résultats impressionnants : les envies de l'humain dépassaient les capacités de la machine à cette époque. Faire des recherches dans le domaine de l'intelligence artificielle au début de l'informatique demandait aux chercheurs de faire preuve d'une patience infinie pour être prêt à attendre des semaines ou des mois pour additionner des nombres binaires sur l'IBM 701 qui n'effectuait que 16 000 calcules par seconde. Une formule un à l'époque ! L'apprentissage automatique - ou "Machine Learning" regroupe les méthodes qui concernent la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de processus qui permettent à une machine de faire évoluer son propre algorithme. Des capacités spécifiques déclinées en cinq critères sont nécessaires pour réussir à développer une machine apprenante : 𝗖𝗹𝗮𝘀𝘀𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 : capacité à organiser des données 𝗥𝗲́𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 : capacité à établir une relation linéaire entre des données 𝗥𝗲𝗴𝗿𝗼𝘂𝗽𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 : capacité de créer des ensembles de données cohérentes 𝗠𝗼𝗱𝗲̀𝗹𝗲𝘀 𝗴𝗲́𝗻𝗲́𝗿𝗮𝘁𝗶𝗳𝘀 : capacité de créer des critères de regroupement 𝗔𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗽𝗮𝗿 𝗿𝗲𝗻𝗳𝗼𝗿𝗰𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 : capacité apprendre par expérience Lire la suite => https://lnkd.in/ev2aJ9CW

Quest-ce que j’appelle la beauté de l’apprentissage artificielle ?? L’apprentissage artificiel incarne la beauté d’un processus continu où les machines, inspirées par le fonctionnement du cerveau humain, apprennent des données pour prendre des décisions de manière autonome. Cette capacité à transformer de vastes ensembles d’informations en connaissances utiles permet non seulement d’automatiser des tâches complexes, mais aussi d’améliorer sans cesse leurs performances grâce à l’adaptation et à l’expérience. La créativité algorithmique, couplée à la rapidité d’exécution des machines, ouvre des perspectives fascinantes pour résoudre des problèmes jusque-là hors de portée de l’humain. L’apprentissage artificiel allie rigueur mathématique et intuition, marquant un pas vers des technologies plus humaines, intelligentes et réactives. Il démontre que la machine, en apprenant, devient elle-même un vecteur d’innovation et de beauté.