Équations mathématiques et deep learning

Bonjour à tous,

On sait qu'en intelligence artificielle, et en deep learning, le fonctionnement d'une machine programmable se basant sur ces deux technologies, s'appuie sur la mise en application d'un certain nombres d'algorithmes.
Une calculatrice ou un robot par exemple, applique un certain nombre d'instructions sous forme d'algorithmes, en arrière plan, pour fonctionner.
Est-ce que ces algorithmes utilisent la résolution des équations mathématiques telles les équations algébriques de tout degré dans leurs conceptions ?

Merci d'avance.

Réponses

  • Dans leur conception, non, sauf s'il s'agit de logiciel de résolution d'équations algébriques. Et sinon, si c'est nécessaire, il peut y avoir des routines de résolution (en général approchée).
    Mais il est facile de se renseigner sur l'algorithmique et sur le deep learning. Tu peux lire tout seul !!
  • Bonjour @gerard,

    Je voulais dire, est ce que, en deep learning, une machine programmable apprend à réaliser des actions, en résolvons en arrière plan, des équations algébriques de tout degré, lorsqu'ils appliquent des instructions basés sur des algorithmes ? .
    Oui, gerard, je vais commencer à apprendre ce domaine de deep learning pour comprendre suffisamment comment il marche.

    Merci pour votre éclairage.
  • Hello Pablo, il n'y a que toi à l'heure actuelle qui arrives à résoudre explicitement des équations algébriques de tout degré. Tant que tu ne partages pas tes connaissances la science ne va pas avancer
  • Ca veut dire quoi résoudre des équations algébriques pour toi ?
  • Bonjour.

    Je viendrais bientôt avec une explication qui montrera que, deep learning ou pas, il n'y aura aucune machine qui pourra donner les racines exactes, sous forme de radicaux, de par exemple $X^6-X-1=0$.

    D'ici là, Pablo, si tu donnes ces valeurs exactes, cela pourrait aider.

    À bientôt.

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  • @noobey, @Dreamer,

    Je crains, si un jour, quelqu'un dévoile la méthode de résolution des équations algébriques, peut être quelqu'un l'utilisera en intelligence artificielle et en deep learning pour faire appendre aux robots à devenir autonomes, comme les humains.
    ça va être dangereux pour la survie de l'espèce humain sur cette terre. Les robots finiront par exterminer tout les humains de cette terre.
    Voila pourquoi j'ouvre ce fil. Pour demander si la résolution des équations algébriques aidera à développer de plus en plus le deep learining, pour faire devenir les robots autonomes.
    Il me semble qu'actuellement, les robots ne sont pas autonomes parce que certains problèmes en mathématiques comme la résolution des équations algébriques, qui fait que le deep learning n'a pas encore aidé les machines programmables à devenir autonomes.

    @noobey,
    Mon but n'est pas de faire évoluer la science, mais au contraire, de la ralentir.
  • Hééé a écrit:
    Ca veut dire quoi résoudre des équations algébriques pour toi ?

    Ca veut dire quoi résoudre $ x^2 + x + 1 = 0 $ pour toi ?
  • Bonsoir,

    Je ne sais pas ce que tu as comme moquette, Pablo, mais c'est de la bonne :-D

    Cordialement,

    Rescassol
  • Pourquoi on laisse dire à Pablo des bêtises ?

    Est-ce vraiment de la bienveillance de dire « tu sais il est bien gentil, laissons-le croire qu’il a résolu ce qu’il dit... ».
    N’est-ce pas du mépris plutôt ?
  • C'est du mépris ... mais il le provoque !
  • Dans un futur apocalyptique, l’humanité est asservie par des robots-tueurs.
    Un groupe de résistants humains envoie un des leurs dans le passé afin de tuer celui par qui tout ce malheur va arriver: Evariste Galois !

    Toute ressemblance avec une histoire existante ne peut-être que fortuite.
    ...
  • C’est ce qui est arrivé.
    Mais il a eu le temps de rédiger ça la veille de sa mort.
  • Par contre là où il a pas tort c'est que la science il la ralentit :-D
  • Est-ce que si Pablo continue à s'intéresser aux mathématiques on va vers l'apocalypse? B-)

    Si les robots exterminent tous les humains ils n'auront plus personne à asservir. Les robots veulent se la couler douce en buvant des cocktails loin des piscines (la rouille est leur pire ennemi) pendant que les humains fabriqueront pour eux des pièces de rechange et pédaleront pour fournir l'énergie pour alimenter les robots. B-)-
  • Résoudre ça ne veut rien dire en soi. Ca peut être (1) montrer qu'il existe des solutions (voire les compter) (2) trouver une "formule" pour les solutions (je ne détaille pas exprès) (3) trouver des méthodes pour avoir des valeurs approchées, etc.

    Bref encore une fois avec toi Pablo, du vent car tu refuses de définir précisément ce dont tu veux parler.
  • Le deep learning est par essence (dans sa pratique "empirique" et dans la relativement faible, au sens peu développée, théorie qui la supporte) une méthode d'approximation (disons un ensemble de méthodes d'approximations) : on connait un grand nombre d'entrées et de sorties d'un système, et l'on essaie de construire efficacement un modèle qui "fait coller" les unes aux autres, tout en respectant certaines propriétés de "généralisation"

    Cela a peu ou rien à voir avec des méthodes de calcul formel
  • Au delà des innombrables tutoriels disponibles sur le web pour se lancer dans la pratique mais qui sont vraiment d'ordre expérimental, je sais que Stéphane Mallat a donné des cours au collège de France sur les fondements mathématiques de ces méthodes, disponibles ici :
    (lecon inaugurale)
  • Mes 2 centimes:
    le cœur algorithmique du deep learning c'est la descente de gradient stochastique. Tout tourne autour de cela.
  • magnifico
    Comment briser toute la magie du deep learning.

    [Inutile de reproduire le message précédent. AD]
  • onestone]
    Si ça pouvait aider certains à ne plus croire qu'il faut remplacer dans les fondements de l'activité intellectuelle la logique par l'application de la formule de Bayes à la totalité des événements imaginables de la vie courante ...

    [Inutile de reproduire le message précédent. AD]
    Une fonction est un ensemble $f$ de couples tel que pour tous $x,y,z$, si $(x,y)\in f$ et $(x,z)\in f$ alors $y = z$.
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