Comment Faire Apprendre à une IA ?
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00:00 Comment une IA peut-elle apprendre ? Et plus particulièrement, comment un réseau de neurones
00:03 artificiels peut-il apprendre ? Ce qu'il faut que tu saches dans un premier temps, c'est
00:05 que celui-ci ne peut pas apprendre à faire n'importe quoi tout seul, il a besoin de
00:08 données, de beaucoup de données.
00:10 Je parle ici de plusieurs milliers, voire plusieurs millions d'exemples.
00:14 Ces données peuvent être de différentes formes en fonction de ce que tu souhaites
00:16 apprendre à ton réseau.
00:17 Des images, du texte, du son, des chiffres, bref, presque n'importe quoi.
00:21 L'idée est ensuite de fournir ces données en entrée au réseau de neurones, et à l'aide
00:24 de ces combinaisons de neurones, celui-ci va extraire une sortie.
00:27 La sortie dépend de comment tu as configuré ton réseau, et surtout de la tâche que tu
00:30 souhaites accomplir.
00:31 Ainsi, si tu souhaites classifier une voiture selon une couleur, la sortie sera un vecteur
00:34 de probabilité qui indiquera pour chaque couleur possible, la probabilité que la voiture
00:38 en entrée soit de cette couleur.
00:40 Au début, le réseau va faire des erreurs, car ses valeurs internes ont été générées
00:43 aléatoirement.
00:44 Mais en apportant des données avec la solution associée, par exemple une image avec la couleur
00:47 associée, on indique au réseau qu'il s'est trompé à l'aide d'une fonction appelée
00:50 fonction de coup, et on met à jour le réseau grâce au processus de bad propagation que
00:54 je vais t'expliquer plus tard.