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L’ordinateur, aujourd’hui aujourd’hui un outil un besoin dans les entreprise, l’industrie et dans les activités de la vie courante, est l’héritier de nombreuses autres inventions, à aborder par celle des maths et des robots à estimer. Nous mettons à votre disposition de décrire l’histoire de cette saga. Les ordinateurs sont des machines électroniques de traitement automatisé de la culture générale, susceptibles de manipuler des données sous forme en bourse et de mener des informations selon des séquences d’instructions prédéfinies : les programmes.A l’inverse, une intelligence artificielle forte ( AGI ) ou une superintelligence compression ( ASI ) sont totalement autonomes et auto-apprenantes ( mais il n’en existe aucune à l’heure conjecture ) ! En conclusion, si l’Intelligence Artificielle est une affaire très vaste qui rassemble en partie des algorithmes qui « ne réalisent pas rêver », il y a aussi des algorithmes plus performants, notamment dans le machine learning.Le 20e siècle a vu l’apparition des premiers ordinateurs vidéos capables d’emmagasiner leurs propres programmes et données, et d’effectuer des nombreux centaines de calculs par 2ème. En 1936, Alan Mathison Turing publie un article proposant sa machine de Turing, le premier calculateur continu envisageable. Il invente ainsi les concepts de programmation et de programme. En 1938, Konrad Zuse invente le 1er ordinateur à utiliser le dispositif digitale au lieu du décimal.Un tel force associe donc corrélation et gain de façon conjectural. Pour prendre un exemple simple, aux etats-unis d’amérique, les cas de noyade dans les piscines corrèlent précisément avec le dénombre séries dans lesquels Nicolas Cage est apparu. Un activité d’IA probabiliste peut peut être vous raconter que les meilleures méthode d’éviter le danger de hydrocution est d’empêcher Nicolas Cage d’apparaître dans des films ! Nous sommes cependant tous d’accord pour arranger que ne plus avoir Nicolas Cage apparaitre dans des émissions tv n’aurait aucune conséquence sur les dangers de noyade. Ce que fait un système d’IA basé sur une approche rectificatif, c’est d’automatiser entièrement d’une système, mais avec seulement 70% de minutie. Il sera toujours en mesure de vous procurer une solution, mais 30% du temps, l’explication amenée sera fausse ou inexacte. cette approche ne peut donc pas acclimater à certains activités d’une banque, d’une certitude, ou encore de la grande distribution. Dans une grande quantité d’activités de service, fournir 30% de réponses erronées aurait un impact flagrant. en revanche, cette vision est très adaptée et appréciable dans d’autres aspects, comme notamment les plateformes sociales, la publicité, etc., où le machine learning peut obtenir beaucoup de résultats très intéressants face à l’immense somme d’informations analysées et où un taux de 30% d’erreurs reste assez indolore.En bile de sa , le ml pur a plusieurs rainure. La 1ere est qu’un expert humain doit, au préalable, faire du choisi dans les informations. Par exemple, pour notre habitation, si vous rêvez que l’âge du détenteur n’a pas d’incidence sur le coût, il n’y a aucun intérêt à offrir cette information à l’algorithme, car si vous lui en donnez trop, il risque de voir des amis là où il n’y en a pas… Ensuite, la 2ème ( qui découle de la première ) : le bon moyen pour démêler un sourire ? Vous pourriez rendre à l’algorithme en abondance d’informations sur la personne ( écart entre les yeux, hauteur du front, etc… ), mais ce ne serait plutôt inductible ni précis.En 1976, Steve Wozniak et Steve Jobs développent le Apple i dans un atelier. Cet poste informatique regorge un bureau, un talitre à 1 MHz, 4 ko de RAM et 1 ko par coeur vidéo. La petite courte histoire dit que les deux compères ne recevaient pas de quelle sorte désigner l’ordinateur ; Steve Jobs un pommier sur la terrasse pris la décision d’appeler l’ordinateur pomme ( en anglais de la firme de cupertino ) s’il ne incarnait pas de nom pour celui-ci dans les 5 minutes suivantes…



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