Forum PHP 2018
[:fr]La parole est aux speakers : Frédéric Bouchery[:]
[:fr]Jusqu’au Forum PHP 2018, retrouvez nos interviews de speakers pour mieux comprendre leur parcours et le sujet qu’ils aborderont lors de leur conférence !
La conférence
Pour vraiment comprendre le Machine Learning quand on y connaît rien !Et si on oubliait toute la littérature existante sur le Machine Learning, les grands principes, les formules mathématiques avec des symboles étranges ! Nous vous proposons de vous initier à cette science en partant de cas très concrets, simples et compréhensible pour tous. Classification, régression, supports de vecteur, TF-IDF, réseaux de neurones, etc., tous ces termes ne devraient plus avoir de secret pour vous ensuite. |
Grace Hopper 26/10/2018 11:25-12:05 |
Le machine learning est un sujet tendance. Comment vois-tu l’avenir du machine learning ?
En fait, le grand public entend surtout parler d’Intelligence Artificielle, alors que nous autres informaticiens parlons surtout de Machine Learning. Pourtant, ces deux terminologies ne sont pas des synonymes. Le Machine Learning est une branche de l’Intelligence Artificielle, et il est bien plus proche de nos besoins actuels que la création d’une entité qui penserait par elle même et rechercherait une certaine Sarah Connor.
Le Machine Learning n’est pas un « buzz word », ou une technologie à la mode comme l’a été la télévision 3D! Ce n’est d’ailleurs pas une technologie, mais une science très ancienne qui fait beaucoup parler d’elle car nos capacités informatiques permettent de faire des choses qui étaient jusqu’alors impossibles.
C’est d’ailleurs amusant de constater que depuis que l’on peut faire ces choses très gourmandes en calcul, comme analyser des images ou des vidéos pour identifier des comportements, trouver des personnes, des objets, etc, que les gens s’intéressent au machine learning et mettent en action des algorithmes simples qu’ils auraient pu réaliser depuis de nombreuses années. Du coup, on découvre énormément d’applications au machine learning, et ceux qui n’en feront pas dans un avenir très proche, seront vite limités dans leur capacité d’innovation et dans l’évolution de leur business. Le train est en marche et il est encore temps de monter dedans avant qu’il n’aille trop vite.