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Il y a eu certains intérêts dans la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans l’algorithme du moteur de recherche Google. Quelques années plus tard, en 2014, GoogleBrain a été créé après l’acquisition de DeepMind, une société de l’intelligence artificielle britannique qui a été fondée en 2010. Ils ont travaillé sur la façon de jouer les jeux vidéo basé sur l’apprentissage machine et réseaux neuronaux artificiels (RNA). La révolution de l’intelligence artificielle intelligente peut reconnaître des régularités dans les représentations numériques de sons, d’images et de données.

Qu’est-ce que l’apprentissage en profondeur? Il s’agit d’algorithme itératif, apprendre à différents niveaux d’abstraction, les transformations non linéaires et généralement les réseaux de neurones.

L’algorithme itératif est un moyen simple de résoudre un problème. On ne va pas expliquer comment l’algorithme itératif fonctionne car il appartient au sujet de la structure des données et de l’algorithme.

Le Big data est constitué d’Internet, les méta-données: tags, traductions, Mechanical Turk. Le Big Data sur sa propre n’est pas une chose utile. Il s’agit de toutes sortes de renseignements sauf si vous appliquez une méthode pour en faire usage.

Vous ne pouvez pas comprendre le big data. Aucun d’entre nous n’ira lire un annuaire téléphonique. Il est inutile. Le Big Data est logique si vous en faire usage. Les avances algorithmiques sont des données non étiquetés, sans re-formation sans surveillance, structure NN (détecteurs de fonction ) et couche successive d’apprentissage. Aujourd’hui, les gens recherchent des diverses façons de travailler sur les données non étiquetés.

Avant il y avait 1 milliard de synopsis dans GoogleBrain tandis que le cerveau d’un homme en adulte a 100 billions de synopsis et un nourrisson a 1q de trillion de synopses. Le nombre de sommaires par neurone croît comme une loi de puissance (un terme en biologie) dans la masse du cerveau. Il devrait y avoir une meilleure amélioration pour structurer une méthodologie d’apprentissage profonde.

Google affirme que son ordinateur quantique D-wave est 10 fois plus rapide.

Échantillonnage de D Wave natif pour un apprentissage profond:
Ci-dessous est affiché le placement de D wave dans le processus

Les données d’entrée-> D Wave ->classification

Lorsqu’un algorithme est écrit, il y a des tags avec des similitudes qui peuvent être récupérés sur 80 millisecondes comme : voiture, BMW, Porsha etc. Ou des mots clés tels que : les enfants, lown, amusement et couleur avec des images similaires.
L’apprentissage machine est une méthode particulière de tâche de calcul. Lorsqu’un concepteur d’algorithme écrit un algorithme son travail n’est pas terminé. Ils doivent obtenir leurs données via différents processus pour qu’il fonctionne correctement.

Par exemple, pour récupérer des données sur « Lamborghini », si la machine extrait canard, puis un programmeur de moteur de recherche va le sanctionner pour l’envoi d’un mauvais résultat. Donc, dans l’apprentissage machine, il s’agit de la formation de l’algorithme.

Les années 1980 – 2009 ont été l’âge des ténèbres. Selon le calcul d’ImageNet, le Taux d’erreur pour reconnaître les images entre 2010 – 2014 a été jusqu’à 79 % mais il est devenu moindre jusqu’en 2014 à 20 %, ce qui était l’ajout de nouveaux sens principal à la machine.

Le cerveau humain utilise 20w d’énergie tandis que votre PC portable utilise 50w. Votre cerveau utilise plus de calculs que votre ordinateur portable.
Alors qu’est-ce qui manque? Il devrait être réalisé de nombreuses opérations à la fois à adopter avec le changement. Certains d’entre vous ont deviné où je veux en venir avec cette déclaration à propos de Google RankBrain.

Google a l’algorithme et de données pour faire l’algorithme travailler afin de réussir. Google a besoin de faire beaucoup plus d’effort comme la biologie l’a fait pendant les années de l’évolution. Google RankBrain n’a pas fini ni devriez-vous vous inquiéter du classement de votre site web et du processus de référencement. Google à l’algorithme pour faire ceci marché et des machines pour le traiter. Les ingénieurs de Google peuvent construire un nouveau hardware et prendre le traitement informatique dans une nouvelle direction, mais cela prend du temps.

Pourquoi avons-nous besoin de Big Data ?

Nous avons besoin de données pour le faire fonctionner. Ici est la question, comment cet algorithme va aider les entreprises et les grandes coopérations dans la résolution de leurs problèmes? La vérité est que la plupart des entreprises ne se préoccupent pas de l’apprentissage en profondeur.
L’intelligence artificielle en contexte de réseautage est comme la construction de capacités sur les capacités. La capacité de comprendre les langues et les images. La capacité de poser des questions ou d’être dit quelle question vous devrait penser.

Les organisations devraient démocratiser la technologie afin de gagner la confiance des utilisateurs, augmenter les actions de leurs compagnies et fournir une bonne expérience utilisateur.
En contexte d’optimisation du moteur de recherche l’algorithme de Google RankBrain en est à ses débuts. Voici pourquoi. Nous voyons une tendance en se concentrant entièrement sur la formation données par les humains aux méthodes non supervisées. Il y un motif en tout; les gens n’ont pas besoin d’avoir des professeurs pour leur enseigner des choses tout le temps. La dépendance à l’égard de données humaines est un défi d’évolutivité pour cette technologie. Si nous résolvons ce processus et utilisons toutes les données là-bas sur le net il y aura un nouveau monde.

L’apprentissage non supervisé est un type d’algorithme d’apprentissage machine utilisé pour tirer des inférences à partir des ensembles de données comprenant des données d’entrée sans réponses marquées. L’analyse de grappe implique l’application d’un ou de plusieurs algorithmes de regroupement dans le but de trouver les motifs ou des regroupements cachés dans un jeu de données. Les algorithmes de regroupement forment des regroupements ou des grappes de telle façon que les données au sein d’une grappe ont une plus grande mesure de similarité de données dans n’importe quelle autre grappe.

Si nous regardons aux réseaux des Neuro ils contiennent deux parties. Le réseau Neuro lui-même et principe d’apprentissage. Si nous construisons des ordinateurs plus généraux qui traitent les réseaux neuro nous devons donc les surveiller afin de progresser.

Il n’y a pas eu suffisamment de progrès sur l’apprentissage non supervisé, vous n’avez donc pas besoin de vous soucier de l’impact de RankBrain sur le classement général de votre site web place. Google n’a pas construit un algorithme non supervisé à surpasser l’algorithme supervisé. Google ne les a pas construits encore. Ils ont l’algorithme et la machine pour le traitement de l’information cependant Google devrait s’ouvrir avec les principes de l’apprentissage.

Les entreprises devraient voir son utilité. Il est juste de dire que tant que Google n’a pas achevé l’algorithme RankBrain, vous devriez suivre les mêmes digitaux marketings telles que : l’optimisation de Moteur de Recherche, mobile marketing, les processus de liens sponsorisés car il faudra du temps pour mettre en place un algorithme non supervisé. Votre travail consiste à tester ce qui fonctionne pour votre entreprise et à ne pas se fier sur des hypothèses.