Barbara
VERS UNE MAÎTRISE DES MATHÉMATIQUES DE L’IA : CLASSIFICATION BINAIRE, PORTES LOGIQUES ET PLUS ENCORE
INTRODUCTION
Ce billet de blog traite des perceptions, qui sont les blocs de construction de l’intelligence artificielle moderne. Nous examinerons les mathématiques simples qui sous-tendent le modèle déployable en tant que classificateur binaire, un transistor simulé, un multiplicateur et même une porte logique. Nous verrons comment le modèle de perception a ouvert la voie à des classificateurs plus avancés tels que la régression logistique, les SVM et l’apprentissage en profondeur. Des extraits de code et des illustrations d’application pratique seront fournis pour approfondir notre compréhension. Nous étudierons également le modèle de la perception en utilisant des cas d’utilisation pratiques pour apprendre comment et où il doit être utilisé.
1. HISTOIRE BRIÈVE DU MODÈLE DE PERCEPTION
Les travaux de Warren McCulloch et Walter Pitts sur les neurones artificiels en 1943 ont inspiré le psychologue Frank Rosenblatt à créer le modèle de perception en 1957. Le modèle de perception de Rosenblatt a été le premier réseau neuronal à être décrit avec un algorithme, ouvrant la voie aux techniques modernes d’apprentissage automatique. Bien que le modèle de perception ait suscité beaucoup d’attention de la part des scientifiques et du grand public, il est tombé en désuétude après la publication du livre “Perceptrons” de Marvin Minsky et Seymour Papert en 1969. Ce livre a mis en évidence les limitations du modèle de perception et révélé qu’il ne pouvait pas résoudre des problèmes tels que la classification XOR. Cependant, le modèle de perception reste un élément fondamental de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle.
2. LES MATHÉMATIQUES DERIÈRE LE MODÈLE DE PERCEPTION
Le modèle de perception est un classificateur linéaire qui vise à trouver un hyperplan pour séparer deux classes de données. Le modèle de perception peut être étendu pour avoir plusieurs fonctionnalités en entrée et peut être entraîné à l’aide de l’algorithme de la perceptron, qui est une façon de maintenir les poids et les biais à jour pour réduire les erreurs de classification.
3. LE MODÈLE PERCEPTION COMME CLASSIFICATEUR BINAIRE
Le modèle de perception peut être utilisé comme classificateur binaire en utilisant la classification linéaire et la fonction d’activation de seuil pour mapper la sortie à l’une des deux classes. Cependant, le modèle de perception a des limites et ne fonctionne correctement que pour les données linéairement séparables.
4. PORTES LOGIQUES ET MODÈLE DE PERCEPTION
Le modèle de perception peut également être utilisé pour créer des portes logiques en utilisant une fonction d’activation appropriée pour mapper la sortie à la valeur binaire désirée.
5. PERCEPTIONS POUR LA MULTIPLICATION ET LA FONCTIONNALITÉ DE TRANSISTOR
Il est possible d’utiliser des perceptions pour effectuer des tâches de multiplication, ce qui est similaire à la façon dont les transistors fonctionnent dans un ordinateur.
6. COMPARAISON DU MODÈLE DE PERCEPTION AVEC LA RÉGRESSION LOGISTIQUE
Bien que les modèles de perception et de régression logistique soient similaires, il y a des différences telles que la capacité à manipuler des données non linéaires et la capacité à travailler avec des données de grande dimension.
7. APPLICATIONS CRÉATIVES ET UNIQUES DU MODÈLE DE PERCEPTION
Le modèle de perception peut être utilisé de manière créative pour des tâches telles que la reconnaissance optique de caractères, la classification de genre musical, la détection d’intrusion et l’analyse des sentiments.
8. L’ÉVOLUTION DU MODÈLE PERCEPTION ET HÉRITAGE DANS L’APPRENTISSAGE EN PROFONDEUR
Les perceptions ont évolué pour devenir des réseaux de perceptrons multicouches (MLP) et sont maintenant un élément central de l’apprentissage en profondeur.
CONCLUSION
Le modèle de perception est un élément fondamental de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle moderne. Bien qu’il ait des limitations, il a été utilisé de manière créative pour résoudre de nombreux problèmes et a ouvert la voie à des modèles de classification plus avancés tels que la régression logistique, les SVM et l’apprentissage en profondeur.
