Blog des Brickodeurs

Comprendre le Machine Learning

Le site britannique Machine Learning for kids (https://machinelearningforkids.co.uk/) a pour vocation d’initier les enfants au Machine learning. Si cela est destination des enfants c’est compréhensible pour tout le monde. L’autre bonne nouvelle, c’est aussi que le site est accessible en français. Ce sera d’autant plus facile pour vous à comprendre. C’est aussi une occasion pour que parent et enfant puisse faire cette initiation.

Souvent on tente de faire passer la programmation de robot pour de l'”intelligence artificielle” alors qu’il s’agit juste d’utiliser des conditionnements. L’apprentissage machine est un peu différent.

Avec l’apprentissage automatique, pour que l’ordinateur exécute une tâche complexe, vous collectez un ensemble d’exemples de cette tâche.

L’ordinateur apprend à s’acquitter de cette tâche à partir des exemples donnés.

Démystifier l’intelligence artificielle

Il est important de démystifier le machine learning. C’est un outil qui va nous aider à résoudre les problèmes de plus en plus complexe. Ai-je besoin de vous les rappeler ? Epidémies, réchauffement climatique, fake news pour ne citer que les plus médiatiques. Avec le site Machine Learning for kids vous allez découvrir et comprendre les bases de la vrai I.A. et de l’apprentissage automatique. Il s’agit d’un changement de paradigme sur la façon de “programmer” un ordinateur. Il n’y a plus d’algorithme à déterminer.

  • Vous recueillez des exemples d’éléments que vous voulez être capable de reconnaître.
  • Vous utilisez ces exemples pour entraîner votre I.A. à être capable de les reconnaître.
  • Vous réalisez ensuite une application qui utilise la capacité de l’I.A. à les reconnaître.

Cet outil présente l’apprentissage machine (machine learning) en fournissant des expériences pratiques pour entraîner des systèmes d’apprentissage machine et construire des réalisations avec eux.

Il fournit un environnement guidé, facile à utiliser pour entraîner des modèles d’apprentissage machine pour classer du texte, des nombres ou reconnaître des images ou des sons.

Technologie

Ce service est entièrement basé sur les technologies web et ne requiert aucune installation ou paramétrage compliqué pour être utilisé. Il a été conçu pour être utilisé en classe ou dans des activités parascolaires avec des enfants ou des adolescents, et il propose une page permettant aux enseignants ou aux responsables de groupe de gérer et d’administrer l’accès des élèves.

Il a été conçu et réalisé par Dale Lane et utilise des API depuis IBM Watson Developer Cloud.

Notre première création intelligente

Nous l’avons testé pour vous. Il y a des prérequis. Il vous faut ouvrir un compte sur le site IBM Cloud pour obtenir un clé API pour les projets de votre environnement de travail.

Après avoir créé un compte sur IBM Cloud https://cloud.ibm.com/catalog?search=watson vous récupérez votre clé API pour la mettre dans votre panneau d’administration.

Vous allez ensuite dans la rubrique “PROJETS” pour créer notre premier projet d’apprentissage. Dans ce projet d’exemple, nous allons demander à notre machine d’allumer ou éteindre un ventilateur ou une lampe.

Ce premier projet simple va nous permettre de comprendre les bases de l’apprentissage automatique.

Notre premier projet va être de reconnaitre du texte en français.

Il vous ai demandé de créer des étiquettes. Ces étiquettes sont aussi appelés des “intentions” sur d’autres plateformes de machine learning.

Entraîner

Vous cliquez sur “Entrainer” pour alimenter en phrase d’exemple chacune des intentions. Pour notre démonstration, nous avons 4 étiquettes d’intentions pour allumer ou éteindre notre lampe ou notre ventilateur. Nous allons les alimenter en exemple de phrase clé.

APPRENDRE ET TESTER

Vous allez ensuite sur “APPRENDRE ET TESTER” pour lancer l’analyse de vos exemples et les tester.

Vous testez ensuite avec quelques phrases différentes de celle que vous avez mis dans vos exemples.

Allumer la lumière SVP allume la lampe.
J’ai trop chaud permet d’allumer le ventilateur

FAIRE

Nous pouvons maintenant aller sur FAIRE à notre machine le travail.

Vous avez la possibilité de tester votre exemple avec Scratch, python ou App Inventor.
Le résultat avec votre programme SCRATCH

Vous pouvez ensuite mettre en place votre module de machine learning dans votre programme Scratch.

Cet article était une évaluation des possibilités de Machine Learning for Kids. Ce n’est plus la partie “algorithmique” qui est la plus longue. Nous avons vu que la recherche, le formatage et l’alimentation d’exemples peuvent être la partie la plus longue à réaliser dans le domaine de l’apprentissage automatique. Mais qu’une fois que le processus d’alimentation d’exemples est maîtriser, les résultats peuvent être impressionnant.

Il est conseillé que le “kid” soit accompagnée d’un adulte pour faire cette activité, puisqu’il faut ouvrir un compte sur le site IBM.

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chrisagon


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