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  1. Ana Brnabić - Wikipedia

    en.wikipedia.org › wiki › Ana_Brnabić

    1 day ago · In August 2016, she was appointed as the Minister of Public Administration and Local Self-Government.In addition, she is the president of the Council for Innovative Entrepreneurship and Information Technologies of the Government of Serbia, as well as of the Republic Council for National Minorities and the vice president of the Republic Council for Public Administration Reform.

  2. 1973 - Wikipedia

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    12 hours ago · Bioscoopjournaal uit 1973. Aandacht voor de toenemende aantallen verkeersslachtoffers onder kinderen. Kleuters krijgen op een kleuterschool in Enschede van de politie verkeersles door middel van poppenkast met Jan Klaassen.

  3. Papa Benedetto XIII - Wikipedia

    it.wikipedia.org › wiki › Papa_Benedetto_XIII

    12 hours ago · Papa Benedetto XIII, in latino Benedictus PP. XIII, al secolo Pietro Francesco (in religione Vincenzo Maria) Orsini (Gravina in Puglia, 2 febbraio 1649 – Roma, 21 febbraio 1730), è stato il 245º vescovo di Roma e papa della Chiesa cattolica dal 1724 alla sua morte; apparteneva all'Ordine dei frati predicatori.

    • 29 maggio 1724
    • 4 giugno 1724
  4. Shutter Island - Wikipedia

    it.wikipedia.org › wiki › Shutter_Island

    1 day ago · Nel 1954, gli agenti federali Edward Daniels, detto Teddy, e la sua spalla Chuck Aule vengono mandati all'Ashecliff Hospital, su Shutter Island, specializzato nella cura di criminali malati di mente.

  5. Christiane Legrand — Wikipédia

    fr.wikipedia.org › wiki › Christiane_Legrand
    • Naissances
    • Parcours
    • Carrière

    Christiane Legrand est une chanteuse française, née le 21 août 1930 à Aix-les-Bains et morte le 1er novembre 2011 à Paris 15e1.

    Christiane Legrand est la fille du chef d'orchestre Raymond Legrand et la sœur du compositeur Michel Legrand. Sa carrière est axée principalement sur le jazz vocal. Elle a fait partie successivement, comme soprano, des trois grands groupes vocaux français : les Blue Stars de 1955 à 1957, les Double Six de 1958 à 1965 et les Swingle Singers à partir de 19622. Parallèlement, elle a beaucoup chanté pour les variétés, en tant que soliste ou au sein de chœurs dont elle était le leader.

    Elle a été l'interprète de plusieurs bandes originales de films, qu'il s'agisse de chansons comme dans Mary Poppins (version française), Les Parapluies de Cherbourg, Les Demoiselles de Rochefort et Peau d'âne (dans lequel elle double Delphine Seyrig pour le chant), tous trois de Jacques Demy sur des musiques de son frère Michel Legrand, ou de « vocalises » comme pour Les Aventuriers (musique de François de Roubaix). Elle a co-interprété parfois la même voix avec Anne Germain, selon les prises en studios, les films, et laissé la voix grave à Claude Parent[pas clair].

  6. 1996 – Wikipedia

    sv.wikipedia.org › wiki › 1996

    1 day ago · Krzysztof Kieślowski, polsk regissör och manusförfattare. 14 mars – Maj Sønstevold, svensk kompositör. 15 mars – Stina Sorbon, svensk sångerska och skådespelare. 23 mars – Margit Manstad, svensk skådespelare. Andra kvartalet. 2 april – Börje Teijler, svensk kommunhistoriker.

  7. Roman Polański - Wikipedia

    it.wikipedia.org › wiki › Roman_Polański

    12 hours ago · Biografia Origini e formazione. Nasce a Parigi, in Francia, il 18 agosto del 1933, figlio di Ryszard Polański (nato Ryszard Liebling), uno scultore e pittore polacco di origine ebraica, e di Bula Katz-Przedborska, una casalinga russa, nata da una famiglia ebraica convertitasi al cattolicesimo quando lei aveva solo 10 anni; entrambi i genitori si dichiaravano agnostici.

  8. Koronavirus - Wikipedia Bahasa Melayu, ensiklopedia bebas

    ms.wikipedia.org › wiki › Koronavirus

    12 hours ago · Koronavirus atau virus korona ialah sekumpulan virus berkaitan yang juga merupakan penyebab bagi penyakit di kalangan haiwan mamalia dan burung. Virus-virus ini berupaya menjangkiti manusia bermula dengan simptom-simptom jangkitan saluran pernafasan yang ringan seperti selesema biasa (majoriti disebabkan oleh rinovirus), sehingga penyakit yang boleh membunuh seperti SARS, MERS, dan COVID-19.

  9. Gdańsk - Vikipedio

    eo.wikipedia.org › wiki › Gdańsk

    12 hours ago · Krzysztof Celestyn Mrongovius (1764-1855) Arthur Schopenhauer (1788-1860) Konstantyn Dominik (1870-1942) Walther Kabel (1878-1935) Lech Bądkowski (1920-1984)

  10. Apprentissage automatique — Wikipédia

    fr.wikipedia.org › wiki › Apprentissage_automatique
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    L'apprentissage automatique (en anglais machine learning, littéralement « apprentissage machine ») ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

    L'apprentissage automatique comporte généralement deux phases. La première consiste à estimer un modèle à partir de données, appelées observations, qui sont disponibles et en nombre fini, lors de la phase de conception du système. L'estimation du modèle consiste à résoudre une tâche pratique, telle que traduire un discours, estimer une densité de probabilité, reconnaître la présence d'un chat dans une photographie ou participer à la conduite d'un véhicule autonome. Cette phase dite « d'apprentissage » ou « d'entraînement » est généralement réalisée préalablement à l'utilisation pratique du modèle. La seconde phase correspond à la mise en production : le modèle étant déterminé, de nouvelles données peuvent alors être soumises afin d'obtenir le résultat correspondant à la tâche souhaitée. En pratique, certains systèmes peuvent poursuivre leur apprentissage une fois en production, pour peu qu'ils aient un moyen d'obtenir un retour sur la qualité des résultats produits. Les algorithmes utilisés permettent, dans une certaine mesure, à un système piloté par ordinateur (un robot éventuellement), ou assisté par ordinateur, d'adapter ses analyses et ses comportements en réponse, en se fondant sur l'analyse de données empiriques provenant d'une base de données ou de capteurs. La difficulté réside dans le fait que l'ensemble de tous les comportements possibles compte tenu de toutes les entrées possibles devient rapidement trop complexe à décrire (on parle d'explosion combinatoire). On confie donc à des programmes le soin d'ajuster un modèle pour simplifier cette complexité et de l'utiliser de manière opérationnelle. Idéalement, l'apprentissage visera à être non supervisé, c'est-à-dire que la nature des données d'entrainement n'est pas connue15. La voiture autonome paraît réalisable grâce à lapprentissage automatique et les énormes quantités de données générées par la flotte automobile, de plus en plus connectée. Contrairement aux algorithmes classiques (qui suivent un ensemble de règles prédéterminées), lapprentissage automatique apprend ses propres règles26.

    Depuis l'antiquité, le sujet des machines pensantes préoccupe les esprits. Ce concept est la base de pensées pour ce qui deviendra ensuite l'intelligence artificielle, ainsi qu'une de ses sous-branches : l'apprentissage automatique.

    La concrétisation de cette idée est principalement due à Alan Turing et à son concept de la « machine universelle » en 19362, qui est à la base des ordinateurs d'aujourd'hui. Il continuera à poser les bases de l'apprentissage automatique, avec son article sur « L'ordinateur et l'intelligence » en 19503, dans lequel il développe, entre autres, le test de Turing. En 1943, le neurophysiologiste Warren McCulloch et le mathématicien Walter Pitts publient un article décrivant le fonctionnement de neurones en les représentant à l'aide de circuits électriques. Cette représentation sera la base théorique des réseaux neuronaux4.

    Une avancée majeure dans le secteur de l'intelligence machine est le succès de l'ordinateur développé par IBM, Deep Blue, qui est le premier à vaincre le champion mondial d'échecs Garry Kasparov en 1997. Le projet Deep Blue en inspirera nombre d'autres dans le cadre de l'intelligence artificielle, particulièrement un autre grand défi : IBM Watson, l'ordinateur dont le but est de gagner au jeu Jeopardy!7. Ce but est atteint en 2011, quand Watson gagne à Jeopardy! en répondant aux questions par traitement de langage naturel8.

    Ces programmes, selon leur degré de perfectionnement, intègrent éventuellement des capacités de traitement probabiliste des données, d'analyse de données issues de capteurs, de reconnaissance (reconnaissance vocale, de forme, d'écriture), de fouille de données, d'informatique théorique

    L'apprentissage automatique est utilisé pour doter des ordinateurs ou des machines de systèmes de : perception de leur environnement (vision, reconnaissance d'objets tels des visages, schémas, langages naturels, caractères manuscrits, formes ; moteurs de recherche ; aide aux diagnostics, médical notamment, bio-informatique, chémoinformatique ; interfaces cerveau-machine ; détection de fraudes à la carte de crédit, cybersécurité, analyse financière, dont analyse du marché boursier ; classification des séquences d'ADN ; jeu ; génie logiciel ; adaptation de sites Web ; locomotion de robots ; analyse prédictive en matière juridique et judiciaire L'apprentissage automatique est utilisé pour un large spectre d'applications, par exemple : Ces méthodes sont souvent combinées pour obtenir diverses variantes d'apprentissage. L'utilisation de tel ou tel algorithme dépend fortement de la tâche à résoudre (classification, estimation de valeurs).

    Les algorithmes d'apprentissage peuvent se catégoriser selon le mode d'apprentissage qu'ils emploient :

    Avant cela, la qualité du travail dépendra de facteurs initiaux contraignants, liées à la base de données :

    Lapprentissage automatique demande de grandes quantités de données pour fonctionner correctement. Il peut savérer difficile de contrôler lintégrité des jeux de données, notamment dans le cas de données générées par les réseaux sociaux24.

    La qualité des « décisions » prises par un algorithme dAA dépend non seulement de la qualité (donc de leur homogénéité, fiabilité, etc.) des données utilisées pour lentrainement mais surtout de leur quantité. Donc, pour un jeu de données sociales collecté sans attention particulière à la représentation des minorités, lAA est statistiquement injuste vis-à-vis de celles-ci. En effet, la capacité à prendre de « bonnes » décisions dépend de la taille des données, or celle-ci sera proportionnellement inférieure pour les minorités. LAA ne distingue actuellement pas cause et corrélation de par sa construction mathématique, et est incapable daller au-delà du cadre imposé par ses données, il na donc pas de capacité dextrapolation. Un exemple : si on apprend à un algorithme de retourner le chiffre quon lui donne (application identité) en lentraînant uniquement avec les nombres 1 à 5, il sera incapable de correctement répondre à 6. Il est donc incapable dextrapoler.

    Les principaux innovateurs dans le domaine insistent sur le fait que le progrès provient de lautomatisation des processus. Ceci présente le défaut que le processus dapprentissage automatique devient privatisé et obscur. Privatisé, car les algorithmes dAA constituent des gigantesques opportunités économiques, et obscurs car leur compréhension passe derrière leur optimisation. Cette évolution peut potentiellement nuire à la confiance du public envers lapprentissage automatique, mais surtout au potentiel à long terme de techniques très prometteuses27.

    La voiture autonome présente un cadre test pour confronter lapprentissage automatique à la société. En effet, ce nest pas seulement lalgorithme qui se forme à la circulation routière et ses règles, mais aussi linverse. Le principe de responsabilité est remis en cause par lapprentissage automatique, car lalgorithme nest plus écrit mais apprend et développe une sorte dintuition numérique. Les créateurs dalgorithmes ne sont plus en mesure de comprendre les « décisions » prises par leurs algorithmes, ceci par construction mathématique même de lalgorithme dapprentissage automatique28. Dans le cas de lAA et les voitures autonomes, la question de la responsabilité en cas daccident se pose. La société doit apporter une réponse à cette question, avec différentes approches possibles. Aux États-Unis, il existe la tendance à juger une technologie par la qualité du résultat quelle produit, alors quen Europe le principe de précaution est appliqué, et on y a plus tendance à juger une nouvelle technologie par rapport aux précédentes, en évaluant les différences par rapport à ce qui est déjà connu. Des processus dévaluation de risques sont en cours en Europe et aux États-Unis27.

    La question de laccessibilité des données est sujette à controverse : dans le cas des voitures autonomes, certains défendent laccès public aux données, ce qui permettrait un meilleur apprentissage aux algorithmes et ne concentrerait pas cet « or numérique » dans les mains dune poignée dindividus, de plus dautres militent pour la privatisation des données au nom du libre marché, sans négliger le fait que des bonnes données constituent un avantage compétitif et donc économique27,29.

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