12 novembre 2023

10 excellents outils sur l'apprentissage automatique (machine learning) et l'intelligence artificielle (IA) à Suivre

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L'apprentissage automatique (ML) n'est pas nouveau. Cependant, le domaine du big data revitalise le sujet et de plus en plus d'organisations se tournent vers les modèles de ML pour étendre leurs opérations, aider le personnel à travailler de manière plus efficace et plus rapide, découvrir des informations cachées dans les données, voire confirmer et remettre en question des hypothèses sous-jacentes.

Cela suscite un intérêt généralisé pour des sujets connexes au sein de la haute direction, ainsi que dans toutes les lignes métier et fonctions, à mesure que les entreprises adoptent la valeur de l'intelligence artificielle (IA) et du ML. Pour avoir un impact organisationnel perturbateur, l'IA et le ML doivent être compris et faire l'objet de confiance.

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En consultant ces blogs sur le ML tenus par des individus et des organisations de référence, adaptés à différents niveaux de compétence, les lecteurs peuvent approfondir leur compréhension et leur niveau de confort dans ces domaines, obtenir des réponses à des questions pressantes et entrer en contact avec d'autres personnes qui ont une expérience bénéfique dans leur utilisation.

OpenAI

OpenAI émane d'experts de l'industrie qui souhaitent démocratiser l'IA. Il est lié à la société de recherche à but non lucratif OpenAI, coprésidée par Elon Musk et Sam Altman, et sponsorisée par des entreprises telles qu'Amazon Web Services, Microsoft et Infosys, qui s'efforcent de rendre l'IA accessible, d'où son nom. Les contributeurs discutent de leurs efforts collectifs pour promouvoir et faire progresser les technologies d'IA grâce à des recherches à long terme. C'est une ressource précieuse pour quiconque s'intéresse à l'avenir de l'IA.

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Distill

Distill se concentre sur la rendu de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA) plus accessibles aux lecteurs. La recherche traditionnelle peut être difficile à assimiler, c'est pourquoi Distill communique les recherches en ML à travers des visualisations de données interactives et attrayantes. Il agit comme une plateforme neutre permettant à plusieurs auteurs de publier ensemble, et les articles font l'objet d'une évaluation par les pairs, apparaissant dans Google Scholar. Distill est également enregistré auprès de la Bibliothèque du Congrès et de CrossRef.

Machine Learning is Fun

Machine Learning is Fun est un blog introductif précieux. Il aborde les principes de l'apprentissage automatique (ML) à travers des tutoriels interactifs et des exemples pratiques, ce qui facilite la compréhension des applications utiles dans diverses entreprises et industries. L'auteur, Adam Geitgey, est un ancien développeur de logiciels qui conseille désormais les organisations sur la mise en œuvre de l'apprentissage automatique. Il est convaincu que le ML est essentiel pour l'avenir des logiciels et estime que les développeurs devraient avoir une connaissance solide. Ainsi, il fournit des guides et des techniques pour les aider à se développer et à évoluer dans ce domaine.

Machine Learning Mastery

En tant que développeur en apprentissage automatique possédant plusieurs diplômes liés à l'IA, Jason a créé son blog Machine Learning Mastery pour les nouveaux développeurs débutant dans le domaine. Ancien développeur amateur lui-même, il souhaite aider les autres en transmettant les leçons apprises au cours de son parcours professionnel et en partageant les outils qui l'ont le plus aidé. Le blog, ainsi que son cours par e-mail et sa newsletter, s'adressent à tous les niveaux d'expertise.

The BAIR Blog

Le département de recherche en intelligence artificielle de l'UC Berkeley a créé ce blog pour communiquer les résultats de recherche et des informations importantes sur leur travail lié à l'IA. Couvrant un spectre de recherche allant du traitement du langage naturel à la robotique, des étudiants diplômés et des professeurs contribuent au contenu, destiné à la fois aux experts et à la population générale.

FastML

FastML aborde des sujets intéressants en apprentissage automatique à travers des publications divertissantes et faciles à assimiler. Dirigé par l'économiste Zygmunt Zając, il constitue une plateforme incontournable en ML, abordant des sujets tels que le surajustement, les réseaux de pointeurs et les chatbots, entre autres. Si vous êtes frustré par certains articles existants sur le ML qui semblent exiger un doctorat en mathématiques pour les comprendre, mettez ce blog en favori.

AI Trends

Cette chaîne médiatique offre une couverture complète des dernières actualités technologiques et commerciales liées à l'IA. Elle est conçue pour permettre aux cadres de rester en avance sur la courbe en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. AI Trends propose des entretiens et des articles de réflexion rédigés par des leaders d'entreprise de premier plan, ainsi que des articles approfondis sur le secteur de l'IA

AWS Machine Learning Blog

Amazon est fortement impliqué dans le ML, utilisant des algorithmes dans presque tous les domaines de son activité pour générer des pistes. Les algorithmes suggèrent des produits pertinents aux clients dans les résultats de recherche, recommandent des produits en fonction des achats récents, et optimisent une distribution et une expédition plus rapides des produits des entrepôts aux clients. Le blog présente des projets et des guides qui révèlent les avancées de l'industrie aux lecteurs et couvrent les utilisations du ML dans la technologie Amazon Web Services.

Apple Machine Learning Journal

Les progrès d'Apple dans la reconnaissance vocale, le texte prédictif et la correction automatique, exploités pour Siri, témoignent de certains de leurs travaux en apprentissage automatique. Et leurs toutes dernières fonctionnalités iPhone intègrent principalement le ML dans leur processeur, effectuant des milliards d'opérations par seconde ; c'est du ML entre vos mains. Apple Machine Learning Journal offre un aperçu utile de la façon dont le ML façonne leurs différentes technologies, et les ingénieurs d'Apple fournissent une perspective sur la manière dont leur travail influence la transformation du ML.

AI chez Google

Google a contribué à révolutionner l'apprentissage automatique, il n'est donc pas surprenant de constater leur niveau de recherche en ML. L'apprentissage automatique et l'IA soutiennent de manière critique le fonctionnement de la technologie Google, depuis leurs algorithmes de recherche qui ont redéfini les recherches sur le web, jusqu'à Google Maps qui influence notre navigation vers les destinations, et maintenant leur voiture autonome qui transforme l'industrie automobile. Google rend son travail accessible à travers des publications discutant de leurs recherches publiées et de la manière dont leur technologie est utilisée par d'autres pour influencer l'innovation en matière d'IA.

Éclairer les mythes de l'IA et de l'apprentissage automatique

Avec une compréhension plus approfondie ou une plus grande appréciation de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA), il est plus facile de dissiper les mythes qui peuvent susciter des doutes quant à leur plein potentiel et d'appliquer de manière responsable ces solutions productives. Un récent article de blog de Tableau a exploré trois idées fausses courantes sur l'apprentissage automatique - les examiner vous aidera à distinguer le vrai du faux parmi le bruit de l'industrie.

Pour ceux qui sont prêts à adopter ces modèles et à les mettre au travail, Andrew Beers, CTO chez Tableau Software, a écrit sur la manière d'appliquer efficacement et de manière responsable les techniques d'IA en s'inspirant de marques telles que Box, eBay, OpenTable et Slack. Et l'essor de l'IA explicative (c'est-à-dire des techniques en IA qui peuvent être fiables et facilement comprises) a occupé la première place dans le rapport annuel 2019 de Tableau sur les tendances influentes en intelligence d'affaires, indiquant que de plus en plus d'organisations mettent ces modèles entraînés par les données en œuvre dans leur mode opératoire pour résoudre des défis complexes.

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