Je viens de regarder une récente vidéo WIRED sur la performance des assistants virtuels à raconter des blagues. Ils sont composés par des humains, mais j'aimerais savoir si l'IA est devenue suffisamment bonne pour en
J'ai donc essayé de comprendre les réseaux de neurones depuis que je suis tombé sur le blog d' Adam Geitgey sur l'apprentissage automatique. J'ai lu autant que possible sur le sujet (que je peux comprendre) et je crois comprendre tous les concepts généraux et certains des fonctionnements (en dépit...
À partir de l'année dernière, j'ai étudié divers sujets afin de comprendre certaines des thèses les plus importantes de l'apprentissage automatique comme S. Hochreiter et J. Schmidhuber. (1997). Mémoire à court terme à long terme . Neural Computation, 9 (8), 1735-1780. Cependant, étant donné que je...
Actuellement, je fais un projet qui consiste à créer une IA pour jouer au jeu Gomoku (c'est comme le tic tac toe, mais joué sur un tableau 15 * 15 et nécessite 5 d'affilée pour gagner). J'ai déjà réussi à mettre en œuvre une IA tic tac toe parfaite en utilisant l'apprentissage Q et en stockant les...
À propos de l'apprentissage en profondeur (pour référence) : Le deep learning est une branche du machine learning basée sur un ensemble d'algorithmes qui tentent de modéliser des abstractions de haut niveau dans les données en utilisant un graphe profond avec plusieurs couches de traitement,...
Comment le théorème de Bayes est-il utilisé dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique? En tant qu'élève du secondaire, j'écrirai un essai à ce sujet et je veux être en mesure d'expliquer le théorème de Bayes, son utilisation générale et comment il est utilisé en IA ou en...
Je me demandais si des algorithmes d'apprentissage automatique (CNN?) Pouvaient être utilisés / formés pour différencier les petites différences de détails entre les images (telles que de légères différences dans les nuances de rouge ou d'autres couleurs, ou la présence de petits objets entre des...
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 16 jours . Lisp a été créé à l'origine comme une...
Il semble assez peu controversé de dire que les approches basées sur NN deviennent des outils assez puissants dans de nombreux domaines de l'IA - qu'il s'agisse de reconnaître et de décomposer des images (visages à la frontière, scènes de rue dans les automobiles, prise de décision dans des...
J'ai réfléchi à cela pendant un certain temps sans développer une intuition pour les mathématiques derrière la cause de cela. Alors, qu'est-ce qui fait qu'un modèle a besoin d'un faible taux
Taleb a donc deux heuristiques pour décrire généralement les distributions de données. L'un est Médiocristan, ce qui signifie essentiellement des choses qui sont sur une distribution gaussienne telles que la taille et / ou le poids des personnes. L'autre est appelé Extremistan, qui décrit une...
Deux fonctions d'activation courantes utilisées dans l'apprentissage en profondeur sont la fonction tangente hyperbolique et la fonction d'activation sigmoïde. Je comprends que la tangente hyperbolique est juste une mise à l'échelle et une traduction de la fonction sigmoïde: tanh( z) = 2 σ( z) -...
J'ai récemment lu que Google a développé une nouvelle IA sur laquelle tout le monde peut télécharger des données et elle générera instantanément des modèles, c'est-à-dire un modèle de reconnaissance d'image basé sur ces données. Quelqu'un peut-il m'expliquer de manière détaillée et intuitive...
L'univers d'OpenAI utilise des algorithmes RL et j'ai entendu parler de certains projets de formation de jeu utilisant l'apprentissage Q, mais y en a-t-il d'autres qui sont utilisés pour maîtriser / gagner des jeux? Les algorithmes génétiques peuvent-ils être utilisés pour gagner lors d'un...