Méthodes étape par étape pour créer votre propre système d'IA aujourd'hui
Publié: 2020-05-22Table des matières
introduction
L'IA ou l'intelligence artificielle est un sujet brûlant dans le monde de la technologie, surtout compte tenu de tout le battage médiatique qui l'entoure. Vu tout le battage médiatique, il devient impératif de répondre à des questions fondamentales comme comment créer une IA ? Ou, comment construire un système d'IA ? Nous discuterions et expliquerions ces deux questions dans un langage très non technique et facile à comprendre pour aider à faire une compréhension fondamentale du terme intelligence artificielle.
Les étapes pour construire une IA
Avant de plonger dans le vif du sujet, il est tout aussi important de comprendre que la construction d'un système d'IA est très différente de ce qu'est la programmation traditionnelle, car l'IA a tendance à apporter automatiquement des améliorations au logiciel.
En outre, il est impératif de comprendre que la fabrication ou la construction d'un système d'IA a non seulement diminué en coût mais aussi en complexité. Un exemple est Amazon Machine Learning d'une IA facile à utiliser, qui classe automatiquement les produits dans le catalogue en utilisant la description du produit comme ensemble de données.
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Vous trouverez ci-dessous les étapes à suivre pour créer un système d'IA :
1. Identification du problème
La toute première étape de la création d'un système d'IA solide consiste à identifier le problème en question. Posez des questions comme "Quel résultat est souhaité?" » et « quel est le problème que l'on tente de résoudre ici ? Une autre chose qu'il faut garder à l'esprit est que l'IA n'est pas une panacée. C'est simplement un outil qui pourrait être utilisé pour résoudre les problèmes. De nombreuses techniques différentes pourraient être utilisées pour résoudre un problème particulier avec l'IA.

2. Préparation des données
On pourrait penser que les longues lignes de code correspondant à l'algorithme utilisé sont l'épine dorsale de tout système d'IA sonore. En réalité, ce n'est pas le cas. Les données sont un élément crucial de toute boîte à outils d'IA. Il est habituel pour le scientifique des données de passer plus de 80 % du temps à nettoyer , vérifier, organiser et rendre les données utilisables avant d'écrire ne serait-ce qu'une seule ligne de code.
Ainsi, avant l'exécution de tout modèle, les données doivent être vérifiées pour les incohérences, des étiquettes doivent être ajoutées, un ordre chronologique doit être défini, etc. Il est généralement connu que plus on donne de messages aux données, plus il est probable que cela résoudra le problème en question.
Il existe principalement deux types de données, à savoir structurées et non structurées.
- Données structurées : Les données qui ont un format fixe pour assurer leur cohérence sont appelées données structurées.
- Données non structurées : Toute forme de données qui n'a pas de format fixe, comme les images, les fichiers audio, etc. est classée comme données non structurées.
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3. Choisir un algorithme
Vient maintenant le cœur ou la meilleure partie de la construction d'un système d'IA. Sans trop approfondir les détails techniques, il reste encore quelques éléments fondamentaux à connaître pour construire un système d'IA. Selon le type d'apprentissage, l'algorithme peut changer la forme qu'il prend. Il existe principalement deux façons d'apprendre, comme indiqué ci-dessous:
- Apprentissage supervisé : comme son nom l'indique, l'apprentissage supervisé implique que la machine reçoive un ensemble de données sur lequel elle s'entraînerait à fournir les résultats requis sur l'ensemble de données de test. Maintenant, il existe plusieurs algorithmes d'apprentissage supervisé disponibles, à savoir SVM (Support Vector Machine) , la régression logistique, la génération de forêts aléatoires, la classification naïve de Bayes, etc. Une excellente façon de comprendre l'apprentissage supervisé de la classification serait de savoir si notre objectif final était pour avoir un aperçu sur un prêt particulier, surtout si la connaissance que nous recherchons est la probabilité que le prêt ne soit pas remboursé.
D'autre part , le type de régression de l'apprentissage supervisé serait utilisé si notre objectif était d'obtenir une valeur. La valeur, dans ce cas, pourrait être le montant qui pourrait être perdu en cas de défaut de paiement du prêt.
- Apprentissage non supervisé : ce type d'apprentissage diffère de l'apprentissage supervisé en raison des types d'algorithmes. Ces catégories peuvent être classées comme clustering, où l' algorithme essaie de regrouper les choses ; l'association, où il aime trouver les liens entre les objets ; et la réduction de la dimensionnalité, où il réduit le nombre de variables pour diminuer le bruit.
4. Entraînement des algorithmes
Une étape cruciale pour assurer l'exactitude du modèle est la formation de l'algorithme choisi. Ainsi, après avoir sélectionné un algorithme, la formation de l'algorithme est la prochaine étape logique dans la construction du système d'IA. Bien qu'il n'y ait pas de mesures standard ou de seuils internationaux de précision du modèle, il est toujours essentiel de maintenir un niveau de précision dans le cadre qui a été sélectionné.

La formation et le recyclage sont la clé pour construire un système d'IA fonctionnel, car il est naturel que l'on doive recycler l'algorithme au cas où la précision souhaitée ne serait pas atteinte.
5. Choisir le meilleur langage pour l'IA
Nous avons une variété d'options à choisir quand il s'agit de choisir la langue ; nous décidons d'écrire le code et de construire nos systèmes d'IA. Il existe de nombreux langages, comme le C++ classique, Java et des langages plus modernes comme Python et R. Python et R sont de loin les choix les plus populaires pour écrire le code de construction des systèmes d'IA.

Le raisonnement derrière le choix est simple. R et python disposent tous deux de vastes bibliothèques d'apprentissage automatique que l'on peut utiliser pour créer leurs modèles. Avoir un bon ensemble de bibliothèques signifie que l'on passerait moins de temps à écrire les algorithmes et plus de temps à construire le modèle d'IA. La bibliothèque NTLK ou la bibliothèque de boîtes à outils de langage naturel en python est une bibliothèque utile qui donne aux utilisateurs l'accès à du code pré-écrit au lieu de leur faire tout écrire à partir de zéro.
6. Sélection de la plate-forme
Choisir la plate-forme qui vous fournit tous les services nécessaires pour construire vos systèmes d'IA au lieu de vous obliger à acheter tout ce dont vous avez besoin séparément est très crucial. Les plates-formes prêtes à l'emploi comme l'apprentissage automatique en tant que service ont été une structure très importante et utile pour aider à diffuser l'apprentissage automatique.
Ces plates-formes sont conçues pour faciliter le processus d'apprentissage automatique et faciliter la création de modèles. Les plates-formes populaires telles que Microsoft Azure Machine Learning, l'API Google Cloud Prediction, TensorFlow, etc. aident l'utilisateur à résoudre des problèmes tels que le prétraitement des données, la formation de modèles et la prédiction d'évaluation.
Conclusion
Le domaine de l'IA ou de l'intelligence artificielle montre beaucoup de possibilités pour de nombreux développeurs. Cependant, cette technologie n'en est encore qu'à ses balbutiements. Cela étant dit, le domaine de l'IA se développe à un rythme très rapide et, dans un proche avenir, il est fort possible que l'IA puisse continuer à effectuer des tâches très complexes. Ainsi, obtenir une réponse à des questions comme comment créer une IA ?, et, comment construire un système d'IA ? devient plus important que jamais.
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De quoi a-t-on besoin pour construire l'IA ?
Si vous voulez construire une intelligence artificielle, vous devez créer des systèmes capables d'apprendre et de s'adapter comme les humains. L'intelligence artificielle aura également besoin de modèles de cognition humaine, de la capacité d'apprendre des expériences passées et de la capacité d'interagir avec le monde physique (autrement connu sous le nom de robotique). Pour créer ce type d'intelligence artificielle, vous devez construire un système capable de penser comme un humain, et cela nécessitera beaucoup de recherche et de financement. Enfin, pour réaliser ce type de systèmes, un particulier ou une entreprise devra avoir une percée dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Puis-je créer mon propre système d'IA ?
Oui et non. Vous pouvez certainement développer votre propre système d'IA, cependant, de nombreux membres de la communauté du développement déconseillent fortement de le faire. La raison en est qu'il n'est pas facile de développer une IA vraiment utile, et vous pouvez passer beaucoup de temps et d'efforts sur quelque chose qui ne fonctionnera même pas nécessairement. Si vous décidez d'aller jusqu'au bout, il est possible que vous finissiez par développer quelque chose qui pourra fonctionner comme une IA, mais ce ne sera pas une IA esthétique - ce sera quelque chose qui ressemblera à un AI, mais ne se comportera pas ou ne fonctionnera pas comme tel.
L'IA est-elle uniquement une question de codage ?
L'intelligence artificielle ne concerne pas le codage, mais la logique et le modèle qui le sous-tendent. Il existe de nombreux algorithmes d'IA basés sur la logique, y compris le réseau de neurones artificiels et la logique floue. L'un des algorithmes d'IA basés sur la logique les plus simples et les plus populaires est le modèle si-alors. Cela fonctionne selon la logique suivante : si une personne a de la fièvre et tousse, alors cette personne a la grippe. Si une personne a de la fièvre, de la toux et un nez qui coule, alors cette personne a la grippe. L'étude de l'intelligence artificielle n'est pas complète sans l'étude de l'intelligence extrême.