- L’intelligence artificielle étroite (ANI), qui possède une gamme étroite de capacités ;
- L’intelligence artificielle générale (AGI), qui est à la hauteur des capacités humaines.
- La superintelligence artificielle (ASI), dont les capacités sont supérieures à celles de l’homme.
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en pleine expansion qui a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries. Il existe trois principaux types d’IA : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.
L’apprentissage supervisé est le type d’IA le plus courant. Dans ce type d’apprentissage, le système d’IA est formé sur un grand ensemble de données d’exemples étiquetés. Le système apprend à reconnaître des modèles et à faire des prédictions sur la base de ces modèles. Par exemple, un système d’IA peut être entraîné sur un ensemble d’images de chats et de chiens. Le système apprendrait à reconnaître la différence entre les chats et les chiens et pourrait alors être utilisé pour classer de nouvelles images comme étant des chats ou des chiens.
Pour calculer l’erreur de prédiction dans l’apprentissage supervisé, les prédictions du système sont comparées aux étiquettes réelles de l’ensemble de données. L’erreur de prédiction est la différence entre l’étiquette prédite et l’étiquette réelle. L’objectif de l’apprentissage supervisé est de minimiser l’erreur de prédiction en ajustant les paramètres du système.
L’apprentissage non supervisé est un type d’intelligence artificielle dans lequel le système ne reçoit pas d’exemples étiquetés pour apprendre. Au lieu de cela, le système doit identifier lui-même les modèles et les relations dans les données. Ce type d’apprentissage est souvent utilisé pour le regroupement et la réduction de la dimensionnalité, lorsque l’objectif est de regrouper des points de données similaires ou de réduire le nombre de variables dans un ensemble de données.
Pour effectuer une analyse univariée dans le cadre de l’apprentissage non supervisé, le système examine chaque variable de l’ensemble de données individuellement et tente d’identifier des schémas ou des relations entre les variables. Ce type d’analyse peut aider à identifier des valeurs aberrantes ou d’autres anomalies dans les données.
L’analyse inférentielle est utilisée en statistique pour faire des prédictions ou tirer des conclusions sur une population à partir d’un échantillon de données. En IA, l’analyse inférentielle est utilisée pour faire des prédictions ou tirer des conclusions sur de nouvelles données en se basant sur un modèle qui a été entraîné sur des données existantes.
Les statistiques descriptives sont utilisées pour résumer et décrire un ensemble de données. Les trois éléments d’information essentiels fournis par les statistiques descriptives sont les mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode), les mesures de variabilité (étendue, variance, écart-type) et les mesures de distribution (asymétrie, aplatissement).
L’analyse des données dans Excel peut être effectuée à l’aide d’une variété d’outils et de techniques, y compris les tableaux croisés dynamiques, les graphiques et les fonctions statistiques. Excel dispose également d’outils d’analyse de données intégrés, tels que l’analyse de régression, qui peuvent être utilisés pour la modélisation prédictive.
En conclusion, il existe trois principaux types d’intelligence artificielle : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Chaque type d’intelligence artificielle a ses propres forces et faiblesses et peut être utilisé pour différentes applications. Pour analyser des données dans le cadre de l’IA, il est important de comprendre les différents types d’analyse, tels que les statistiques inférentielles et descriptives, et d’utiliser les outils et techniques appropriés à la tâche à accomplir.
Cette question n’est pas directement liée au titre de l’article. Cependant, pour répondre à la question, l’évaluation d’un modèle de régression implique l’évaluation de ses performances en matière de prédiction des résultats en fonction des variables d’entrée. Pour ce faire, on peut mesurer des paramètres tels que l’erreur quadratique moyenne, l’erreur quadratique moyenne racine, le R-carré et le R-carré ajusté. Ces mesures permettent de déterminer dans quelle mesure le modèle s’adapte aux données et dans quelle mesure la variation de la variable dépendante peut être expliquée par les variables indépendantes. En outre, la visualisation des résidus du modèle et la vérification de l’hétéroscédasticité peuvent également fournir des indications sur les performances du modèle.