L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA) font actuellement partie des plus grands sujets du monde de la technologie, et Google cherche à rendre ces domaines plus accessibles à davantage de personnes grâce à son nouveau site web Learn with Google AI. S’adressant aux passionnés d’IA, quel que soit leur niveau, ce site se présente comme un référentiel pour le machine learning et l’IA. Ce cours est destiné à être un hub pour tous ceux qui cherchent à apprendre les concepts de base, développer et perfectionner leurs compétences en machine learning (ML) et appliquer le machine learning aux problèmes du monde réel. Google donne ainsi l’opportunité à tous d’apprendre les rudiments de ce qui se présente comme la technologie du futur.
Quelques mots sur le machine learning
L’apprentissage automatique (en anglais machine learning) est un domaine de l’informatique qui donne aux systèmes informatiques la capacité d’apprendre (c’est-à-dire d’améliorer progressivement leurs performances dans une tâche spécifique) à partir de données, et sans être explicitement programmés pour le faire.
Le terme « Machine Learning » a été inventé en 1959 par Arthur Samuel. Développé à partir de l’étude de la reconnaissance des formes et de la théorie de l’apprentissage artificiel, l’apprentissage automatique explore l’étude et la construction d’algorithmes capables de tirer des leçons et de faire des prédictions sur les données en construisant un modèle à partir des intrants de l’échantillon.
L’apprentissage automatique est utilisé dans une gamme de tâches de calcul où la conception et la programmation d’algorithmes explicites avec de bonnes performances est difficile ou irréalisable. Les exemples d’applications incluent le filtrage d’e-mails, la détection d’intrus réseau ou d’initiés malveillants travaillant sur une violation de données, la reconnaissance optique de caractères (ROC), l’apprentissage du classement et la vision par ordinateur.
L’apprentissage automatique est étroitement lié à (et chevauche parfois) les statistiques computationnelles, qui se concentrent également sur la prédiction par l’utilisation d’ordinateurs. Elle a des liens étroits avec l’optimisation mathématique, qui fournit des méthodes, des théories et des domaines d’application à cette discipline révolutionnaire.
Des cours maintenant ouverts à tous
Le cours est basé sur un programme de formation interne conçu à l’origine pour aider les employés de Google à se familiariser avec les principes fondamentaux de l’IA et de l’apprentissage automatique, avec 18 000 employés déjà inscrits. Maintenant, Google met ce cours à la disposition de tous grâce au site web Apprendre avec Google AI. Il propose des exercices, des visualisations interactives et des vidéos pédagogiques pour aider à enseigner les concepts de l’apprentissage automatique.
Le cours utilise TensorFlow, la plate-forme d’apprentissage machine open source de Google. Le cumul horaire est d’environ 15 heures, avec des leçons interactives, des conférences de chercheurs Google, et plus de 40 exercices inclus. Il est conçu pour les nouveaux arrivants n’ayant aucune expérience de l’apprentissage machine, bien que Google recommande aux participants d’avoir une certaine maîtrise des notions algébriques de base, de la programmation et de Python. Ce cours de machine learning est également la première de ce que Google entend faire pour la vulgarisation de cette discipline.
C’est une manière fantastique pour n’importe qui de commencer dans l’IA, et spécifiquement TensorFlow. Les étudiants apprendront les algorithmes de base, les modèles de classification et le fonctionnement des réseaux de neurones. À la fin, ils devraient avoir les bases nécessaires pour commencer à travailler sur des projets de base et des tutoriels dans l’environnement TensorFlow. Le cours est disponible en anglais, français, coréen, mandarin et espagnol.
Une formation conçue sur mesure par des experts en la matière
La formation initiée par le géant américain qui apportera des compétences et des concepts de machine learning à tous les utilisateurs qui s’inscrivent. Le cours est gratuit et disponible pour tous ceux qui sont intéressés. Google indique que les ressources pédagogiques de ce cours ont été développées par des experts en apprentissage automatique de l’entreprise. Google dit aussi que l’idée avec ce cours d’apprentissage automatique est d’encourager les gens à se familiariser avec les concepts d’apprentissage automatique, de développer des compétences dans le domaine et d’appliquer l’intelligence artificielle aux problèmes du monde réel.
Le nouveau Machine Learning Crash Course proposera une introduction rapide aux concepts de ML pratiques en utilisant des API TensorFlow (TF) de haut niveau. TensorFlow, la bibliothèque open source de Google peut être consultée par n’importe qui pour construire des frameworks d’intelligence artificielle adaptés à leurs problèmes.
L’apprentissage automatique permet aux ordinateurs d’apprendre, de comprendre et de reconnaître les données, sans être explicitement programmé pour le faire. Le machine Learning est la pierre angulaire de l’intelligence artificielle et est ce qui propulse les voitures autonomes, la reconnaissance d’image, etc. Les produits Google tels que Google Photos, Google Traduction, Google Assistant, etc. s’appuient tous sur un aspect de l’apprentissage automatique pour effectuer certaines tâches.
Les utilisateurs seront en mesure d’en apprendre davantage sur les principaux algorithmes et frameworks de machine learning du nouveau cours de Google. Le cours est structuré de manière à inclure également des vidéos d’experts de Google, des visualisations interactives illustrant les concepts de ML et des exercices de codage utilisant les API TensorFlow.
Google estime qu’il est important que le développement de l’IA reflète un éventail de perspectives et de besoins humains aussi variés que possible. Ainsi, Google AI permet à tout le monde d’apprendre le machine learning en offrant un large éventail de contenus éducatifs gratuits et approfondis. « Ce cours est pour tout le monde : des experts en machine learning à la recherche de didacticiels et de matériels avancés aux développeurs, en passant par les personnes curieuses qui sont prêtes à s’initier au machine learning », a déclaré Zuri Kemp, responsable des programmes d’apprentissage automatique de Google.
Comment s’inscrire au cours Google Machine Learning et quelles sont les exigences?
Les personnes intéressées peuvent accéder au cours Google Machine Learning à l’adresse https://developers.google.com/machine-learning/crash-course; et bien que le cours soit gratuit pour tous, il y a quelques prérequis avant de comprendre comment coder pour l’apprentissage automatique. La page de cours de Google indique qu’une maîtrise du niveau d’introduction à l’algèbre est un must pour ceux qui souhaitent s’inscrire à ce cours. Cela implique la compréhension des variables et des coefficients, des équations linéaires, des graphiques de fonctions et des histogrammes. La connaissance des concepts mathématiques avancés tels que les logarithmes et les dérivés sera également utile, même si elle n’est pas obligatoire.
De plus, une connaissance des bases de la programmation et une certaine expérience en codage en Python sont également requis. Google affirme que ceux qui s’inscrivent devraient être à l’aise pour lire et écrire du code Python puisque les exercices du cours sont écrits dans le même langage de programmation. Le cours comprendra des conférences animées par des experts en intelligence artificielle de Google, ainsi que des exercices et l’accès à certains contenus.
Le cours Google sur l’apprentissage automatique a été conçu, à l’origine, pour les employés de l’entreprise, et jusqu’à présent, plus de 18 000 employés de l’entreprise se sont inscrits à ce cours de la MLCC. Google affirme le fulgurant succès du programme en interne est ce qui l’a motivés à le rendre accessible à tous.
Pourquoi est-il important d’apprendre le machine learning ?
On ne peut échapper à l’intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique de nos jours. Ils sont utilisés dans de nombreux aspects de notre vie, et Google espère encourager chacun à comprendre comment ces technologies peuvent aider à résoudre des problèmes difficiles.
L’apprentissage automatique est un sous-domaine essentiel de l’intelligence artificielle. Il permet aux ordinateurs d’entrer dans un mode d’auto-apprentissage sans être explicitement programmé. Lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données, ces programmes informatiques sont capables d’apprendre, de croître, de changer et de se développer par eux-mêmes.
L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse de données qui automatise la construction de modèles analytiques. En d’autres termes, elle permet aux ordinateurs de trouver des informations pertinentes en utilisant des algorithmes qui apprennent de manière itérative à partir des données.
En termes simples, l’aspect itératif de l’apprentissage automatique est la capacité à s’adapter aux nouvelles données, et ce, de façon autonome. Ceci est possible lorsque les programmes apprennent des calculs précédents et utilisent la reconnaissance de formes pour produire des résultats fiables.
Pour mieux comprendre l’importance de l’apprentissage automatique, il faut considérer les cas où elle est appliquée. La conduite autonome, la détection de cyber-fraudes, les recommandations en ligne comme les suggestions d’amis sur Facebook sont autant de domaines qui ont recours au machine learning.
Tous ces exemples font écho au rôle essentiel que l’apprentissage automatique a commencé à prendre dans le monde d’aujourd’hui. Les machines peuvent aider à filtrer des informations utiles qui aident à faire des avancées majeures, et on voit déjà comment cette technologie est mise en œuvre dans une grande variété d’industries.
L’IA peut résoudre des problèmes complexes et a le potentiel de transformer des industries entières, ce qui signifie qu’il est crucial que l’IA reflète un large éventail de perspectives et de besoins humains. C’est pourquoi une partie de la mission de Google AI est d’aider les chercheurs, les développeurs, les entreprises et les étudiants à réussir.
Les raisons de se former au machine learning avec Google
L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ne sont pas nés de la dernière pluie. Ces disciplines existent depuis belle lurette, mais les firmes qui avaient les capacité techniques et logistiques pour les vulgariser ont plutôt préféré les garder jalousement pour elles-mêmes. Google au contraire veut démocratiser ces disciplines pour les mettre à portée de tous.
Google a été un ardent défenseur de l’idée de démocratiser l’IA en la rendant plus facile à utiliser pour les grandes entreprises. Google voit ses capacités en intelligence artificielle, en apprentissage automatique et en apprentissage profond comme un avantage concurrentiel par rapport aux plus grands joueurs hyperscale comme Amazon Web Services et Microsoft Azure dans le domaine hautement compétitif du cloud computing.
En 2016, Google a créé une unité d’apprentissage automatique au sein de son activité Cloud Platform et a déployé une série d’API pour des tâches telles que le langage naturel, la traduction et la reconnaissance visuelle. Les chercheurs en intelligence artificielle de Google ont déployé Google Cloud Machine Learning Engine pour permettre aux développeurs ayant une expertise en apprentissage automatique de créer des modèles d’apprentissage automatique pour des données de toute taille et de mettre à leur disposition des API.
Ces API sont construites sur des modèles préformés pour apporter une plus grande échelle et de la vitesse aux charges de travail des entreprises. Selon les chercheurs de Google, la communauté des scientifiques et des experts en apprentissage automatique a franchi le cap du million et plus de 10 000 entreprises utilisent les services Google Cloud AI.
Ayant remarqué que relativement peu d’entreprises ont les compétences ou l’argent pour tirer pleinement parti des capacités de l’IA et de l’apprentissage automatique, Google a pris en janvier 2018 une autre mesure pour combler cette lacune. L’entreprise a présenté Cloud AutoML, un plan visant à rendre plus facilement accessibles les services d’apprentissage automatique au sein de Google Cloud aux développeurs disposant d’une expertise en intelligence artificielle et aux ingénieurs ayant moins de compétences.