Trouver des modèles avec l'IA

  • Former un modèle d'apprentissage automatique pour prédire quelque chose

LES 3 VOLETS DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Rappelons que l'intelligence artificielle, et plus précisément l'apprentissage automatique, se compose de trois éléments principaux.

Ensemble de données

Trouver des modèles

Faire une prédiction

Dans cette leçon, nous allons nous concentrer sur la deuxième partie, Trouver des modèles, en formant notre propre modèle d'IA qui sera capable de faire une prédiction.

Il existe de nombreux gratuites en ligne plateformes où vous pouvez former un modèle d'IA, en utilisant l'apprentissage supervisé.

L'apprentissage supervisé est exactement comme son nom l'indique : vous supervisez la façon dont le modèle apprend en lui indiquant la bonne réponse.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez qu'un modèle d'IA puisse déterminer si une image représente un chien ou d'un chat.

visage du chien
visage du chat

Votre ensemble de données sera constitué d'un grand nombre de photos de chiens et de chats.

Vous aiderez à former le modèle en lui indiquant quelles images représentent des chiens et quelles images représentent des chats.

LA PLANIFICATION DE VOTRE MODÈLE

Votre modèle permet de prédire ou de classer quelque chose. Ces modèles sont souvent appelés modèles de classificationpour cette raison. 

Premiers pas :

  1. Qu'est-ce que vous classez ? S'agit-il d'images, de textes, de sons ? C'est votre type de données.
  2. Quelles sont les différentes classifications possibles ? Par exemple, les chiens et chats. Ce sont vos classes. Elles sont aussi parfois appelées étiquettes.
  3. Rassemblez les données appropriées pour entraîner votre modèle. Trouvez beaucoup de données variées pour représenter chaque classe. Par exemple, beaucoup de photos de différents types de chiens et de chats !
Capture d'écran de Teachable Machine : dresser des chiens et des chats

PLATES-FORMES RECOMMANDÉES

Il existe de nombreuses plateformes gratuites et open source pour créer des modèles de classification d'IA. 

Nous avons dressé une liste de programmes et de plateformes où vous pouvez vous rendre :

  • construire votre modèle pour faire une prédiction
  • utiliser ensuite votre modèle dans une application mobile ou web pour effectuer une action basée sur la prédiction

Voici un aperçu rapide de ce que chaque plateforme peut classer et intégrer.

Plate-forme Types de classification Intégration de Technovation
Teachable Machine par Google images, sons, poses App Inventor, Python, autres intégrations possibles
MachineLearningForKids images, sons, texte, chiffres Python, App Inventor
MIT App Inventor images, sons, poses App Inventor
Ximilar images Thunkable, App Inventor, wep apps, utilisation des APIs

ACTIVITÉ : FORMER UN MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Durée estimée : 30 minutes

Construire un modèle de pierre, papier, ciseaux

Suivez la feuille de travail pour utiliser la plateforme Teachable Machine de Google afin de construire un modèle d'apprentissage automatique pour reconnaître les signes de la main dans les jeux de pierre, de papier et de ciseaux.

Voyez ensuite votre modèle en action avec une simple interaction javascript préconstruite.
Ouvrir la feuille de calcul

RÉFLEXION

Vous avez créé votre premier modèle d'IA ! Ceci devrait vous donner un aperçu du processus de création d'un modèle d'IA. Toutes les plateformes de création de modèles fonctionnent de manière similaire, même si les interfaces peuvent différer légèrement.

réflexion dans le bâtiment
Votre modèle a-t-il réussi à détecter la pierre, le papier ou les ciseaux ?
A-t-elle été réalisée à partir d'un "bon" ensemble de données ?
Comment pourriez-vous améliorer l'ensemble des données ?
Si un ami ou une personne se trouvant dans un lieu différent du vôtre utilisait votre modèle et votre projet, obtiendrait-il les mêmes résultats ? Pourquoi ?

RÉVISION DES TERMES CLÉS

  • Modèle d'IA (ou d'apprentissage automatique) - Intelligence artificielle entraînée sur un ensemble de données à reconnaître des modèles pour prédire ou classer quelque chose.
  • Apprentissage supervisé - apprentissage automatique où un modèle est formé en lui indiquant des résultats corrects ou incorrects
  • Classe - étiquette fournie à un modèle d'intelligence artificielle pour qu'il apprenne à classer les données d'entrée en fonction de leur classe.

RESSOURCES SUPPLÉMENTAIRES

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, voici une excellente liste de lecture de Daniel Schiffman de l'université de New York.