L'apprentissage automatique, c'est simple en réalité. Un programme d'entraînement avec un modèle interne (neural nets, SVM, random forests etc) et des données. Il y a une obstination actuelle sur les neural nets car ... ils fonctionnent bien !
Les données sont fournies au programme, qui adapte les poids / paramètres internes du modèle. À la fin, on a un modèle entraîné.
De mon point de vue très pragmatique et limité de data scientist, un modèle sera donc libre si le code du programme d'entraînement et du modèle est libre, et si les données d'entraînement le sont aussi. Le modèle entraîné seul ne suffit pas, et de loin car on comprend souvent mal comment l'information y est encodée.
# IA = code + données
Posté par Thomas (site web personnel) . En réponse à la dépêche Une intelligence artificielle libre est-elle possible ?. Évalué à 8.
L'apprentissage automatique, c'est simple en réalité. Un programme d'entraînement avec un modèle interne (neural nets, SVM, random forests etc) et des données. Il y a une obstination actuelle sur les neural nets car ... ils fonctionnent bien !
Les données sont fournies au programme, qui adapte les poids / paramètres internes du modèle. À la fin, on a un modèle entraîné.
De mon point de vue très pragmatique et limité de data scientist, un modèle sera donc libre si le code du programme d'entraînement et du modèle est libre, et si les données d'entraînement le sont aussi. Le modèle entraîné seul ne suffit pas, et de loin car on comprend souvent mal comment l'information y est encodée.