Erreurs de prédiction

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«En rupture fondamentale avec la lignée de médias conçus comme des prothèses allant de
Platon à Derrida et Stiegler, en passant par McLuhan, les médias du XXIe siècle médient directement l’infrastructure causale de la sensibilité du monde [worldly sensibility]
[…]
C’est précisément parce que les industries de la culture et des data peuvent aujourd’hui court -circuiter la conscience et se brancher directement sur les données comportementales, biométriques et environnementales qu’elles sont toujours mieux capables de capturer notre “attention” sans que nous en ayons conscience ; précisément parce qu’elles disqualifient la délibération et la réponse conscientes, les données comportementales micro-temporelles qui échappent à notre conscience permettent aux industries des données et de la culture de réussir à resserrer le circuit allant de la sollicitation à la réponse.»
Feed-Forward. On the Future of Twenty-First-Century Media
, University of Chicago Press, 2015, p.52 & 58
.

« My recent work has focused on the experiential significance of the revolution in computation that has transformed the architecture of knowledge in academe and in culture more broadly. As I understand it, the computational revolution is altering the infrastructure of our lifeworld profoundly and thereby changing what it means to be human and also what is involved in practicing the humanities today. I believe that the humanities must embrace technology and that humanists must enter full-scale into the informatics revolution by, for example, contesting the meaning and value of information and rethinking what it means to be human in a realtime, digitally-networked, global world in which we often cognize in concert with intelligent machines.

   »

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique ou apprentissage statistique (machine learning en anglais), champ d’étude de l’intelligence artificielle, concerne la conception, l’analyse, le développement et l’implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d’évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou impossibles à remplir par des moyens algorithmiques plus classiques.

L’analyse peut concerner des graphes, arbres, ou courbes (par exemple, la courbe d’évolution temporelle d’une mesure ; on parle alors de données continues, par opposition aux données discrètes associées à des attributs-valeurs classiques) au même titre que de simples nombres.

Un exemple possible d’apprentissage automatique est celui de la classification : étiqueter chaque donnée en l’associant à une classe. Différents systèmes d’apprentissage existent, listés ci-dessous.

Yann Lecun

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