‫Revenons à ce sujet des machines et des ordinateurs et du fait qu'ils ne comprennent pas vraiment les mots, n'est-ce
‫pas ?
‫Si je demande à mon ordinateur, hé, est-ce un serpent ?
‫Est-ce un python ?
‫Mon ordinateur n'aura aucune idée de ce dont je parle.
‫Quand je regarde une image d'un serpent, quelle que soit sa couleur, qu'il s'agisse d'un dessin animé ou
‫d'une image réelle ou qu'elle ait des directions différentes avec différents animaux, je peux identifier un serpent
‫tout de suite.
‫Notre cerveau le sait.
‫Mais pour dire à mon ordinateur ce qu'est un serpent.
‫C'est presque impossible, n'est-ce pas, car il y a tellement de facteurs qu'un serpent n'a pas de jambes ni de bras, mais.
‫Un avion n'a ni jambes ni bras.
‫Un serpent a des écailles, mais alors l'ordinateur va me demander, qu'est-ce que les écailles ?
‫Mais avec l'apprentissage automatique, nous pouvons en fait apprendre à un ordinateur à savoir ce qu'est un serpent ou au moins prétendre qu'il le
‫sait.
‫Alors comment fait-on ?
‫Eh bien, vous vous souvenez de ce schéma.
‫J'espère.
‫C'est simplement ce que nous faisons en programmation, c'est-à-dire que nous donnons une entrée, disons, une liste de un, deux,
‫trois, nous la donnons à une fonction et il y a une sortie de deux, quatre, six.
‫Donc clairement, cette fonction multiplie nos éléments de liste dans notre liste par deux, et souvent nos programmes sont
‫procéduraux.
‫C'est-à-dire que nous avons si ceci, alors cela fait ceci, alors ce type de conditions, nous disons à l'ordinateur quoi
‫faire.
‫Nous écrivons en tant que programmeurs l'entrée.
‫Et la fonction et tout ce que l'ordinateur fait est en fait de calculer en utilisant l'entrée et la fonction, la
‫sortie, et il peut le faire vraiment, vraiment vite pour nous au lieu de laisser un humain faire quelque chose
‫quand disons qu'une liste compte des millions d'éléments .
‫L'apprentissage automatique change cette idée.
‫Il dit, hé, donnez-moi l'entrée et donnez-moi ce que vous voulez que la sortie soit, c'est-à-dire, donnez-moi toutes les données dont
‫vous disposez.
‫Et au fait, dites-moi quelle est la réponse ou au moins quelle est la sortie que vous voulez.
‫Donc, dans ce cas, je veux que l'entrée soit une liste de un, deux et trois et que la sortie soit une liste de
‫deux, quatre et six.
‫Et puis la partie intéressante est qu'en tant que développeurs, nous donnons cette entrée et cette sortie, mais avec l'apprentissage automatique, nous disons,
‫hé machine, vous comprenez quelle est cette fonction, car si je vous donne disons au lieu d'une liste, une liste de
‫toutes ces images de serpents ou peut-être d'animaux, et je veux que vous me disiez si cette image a un
‫serpent ou pas, ou peut-être ces cent images, laquelle d'entre elles a des serpents ?
‫Eh bien, je ne sais pas comment vous dire comment faire ça.
‫Au lieu de cela, vous le déterminez vous-même.
‫Voici toutes les images et voici ce à quoi je m'attends que la sortie soit un serpent ou non
‫un serpent, et avec l'apprentissage automatique, la fonction est générée ou créée par la machine.
‫Ça a l'air vraiment cool, n'est-ce pas ?
‫Et c'est l'apprentissage automatique.
‫C'est simplement une fonction, donc au lieu d'écrire la fonction comme nous l'avons fait auparavant avec l'apprentissage automatique, la machine
‫écrit la fonction, nous lui donnons simplement l'entrée et la sortie et le mot fonction peut être
‫remplacé par un modèle.
‫Vous avez peut-être entendu parler du mot modèle d'apprentissage automatique.
‫C'est tout ce qu'est un modèle.
‫C'est une fonction qui reçoit une entrée et renvoie une sortie.
‫Un autre mot pourrait être algorithme, un algorithme d'apprentissage automatique, un bot d'apprentissage automatique, et en fin de
‫compte, c'est un cerveau.
‫Nous prétendons que cette machine est un cerveau qui comprend les entrées et nous donne la sortie souhaitée.
‫Maintenant, l'effet secondaire intéressant de ceci est que souvent, lorsque nous parlons de modèles d'apprentissage
‫automatique, ces fonctions sont vraiment difficiles à comprendre parce que l'ordinateur propose cette fonction en tant qu'humain, il
‫est difficile de vraiment comprendre comment cela fonctionne.
‫Et comme ces modèles deviennent de plus en plus complexes, il devient de plus en plus difficile pour nous en tant que développeurs
‫de comprendre comment cela fonctionne, ce qui soulève de nombreux problèmes.
‫Mais nous n'avons pas besoin d'entrer là-dedans.
‫Maintenant, comme vous pouvez le voir, l'essentiel est que pour entraîner cette machine, pour créer cette fonction, nous
‫devons lui fournir des données.
‫Et pour que ce soit vraiment, vraiment bon, nous devons lui donner beaucoup, beaucoup de données.
‫Et puis nous voulons tester pour nous assurer que ces données que nous donnons nous donnent la sortie correcte.
‫Ainsi, en fin de compte, l'apprentissage automatique est simplement un ordinateur écrivant sa propre fonction en fonction des entrées
‫et des sorties.
‫C'est plutôt cool, n'est-ce pas ?
‫Je te verrai dans la prochaine vidéo.
‫Au revoir.