算法語(yǔ)言技術(shù)發(fā)展日期:目錄CATALOGUELeparcoursdel'évolutiontechnologiquePrincipesdel'algorithmedebaseDomainesd'applicationtypiquesGoulotsd'étranglementetpercéestechnologiquesOutilsetcadresdedéveloppementImpactsocialetavenirLeparcoursdel'évolutiontechnologique01PhaseprécocedulangagelogiquesymboliqueLangageslogiquessymboliquesLimitesSystèmeexpertlangagesd'intelligenceartificiellebaséssurlalogiqueformaliséeetlesopérationssymboliques,telsqueLISPetprolog.simuleleprocessusdeconnaissanceetdeprisededécisiond'unexperthumainàl'aidederèglesetdemécanismesderaisonnement.difficultéàgérerdestachescomplexesetincertainestellesquelareconnaissanced’imagesetletraitementdulangagenaturel.prédictionetclassificationbaséessurdesloisstatistiquesdedonnées,tellesquedesmachinesàvecteursdesupport,desarbresdedécision,etc.StatistiquesMachineLearningpériodedetransitionMéthodesstatistiquesextractionetsélectionmanuellesdescaractéristiques,essentiellesàlaperformancedesmodèlesdemachinelearning.Ingénieriedescaractéristiquesnécessitebeaucoupdedonnéesdemarquageetd'ingénieriedescaractéristiques,cequirenddifficilel'apprentissageautomatiquedescaractéristiques.LimitesLeDeepLearningconduitàunenouvelleèreDeepLearningméthoded’apprentissageautomatiquebaséesurunmodèlederéseauneuronalquipeutextraireautomatiquementdesdonnéesdecaractérisationetdereprésentation.Structuresderéseauxneuronauxréseauxneuronauxprofonds,réseauxneuronauxconvolutifs,réseauxneuronauxcirculatoires,etc.,appliquésdanslesdomainesdel'image,delaparole,dutraitementdulangagenaturel,etc.PriseenchargeduBigDataetdesressourcesinformatiquesdegrandesquantitésdedonnéesetunepuissancedecalculpuissantealimententledéveloppementetl'applicationrapidesduDeepLearning.Principesdel'algorithmedebase02Infrastructurederéseauneuronal01lesneuronessontlesunitésdebased’unréseaudeneurones,etlescouchessontdesensemblesdeneurones,généralementdivisésencouchesd’entrée,decacheetdesortie.Neuronesetcouches02lepoidsreprésentelaforcedelaconnexionentrelesneuronesetlebiaisdétermineleseuild'activationdesneurones.Poidsvsbiais03lapropagationversl'avantestleprocessusparlequelunsignald'entréepassedelacouched'entréeàlacouchedesortie,etlaRétropropagationestleprocessusparlequeluneerreursepropagedelacouchedesortieàlacouched'entréepourajusterlepoidsetlapolarisation.Propagationversl'avantvsRétropropagationModèleclédetraitementdulangagenaturelModèled'intégrationdemotspourreprésenterlesmotsenvecteurs,lesmodèlescourammentutiliséssontword2vec,Glove,etc.RéseauneuronalcirculatoireMécanismed'attentiontraitelesdonnéesdeséquenceetcapturelesinformationstemporellesetlesdépendancesdansuneséquence,tellesquelstm,Gru,etc.résoutleproblèmedelaperted'informationdansletraitementdesdonnéesàlongueséquence,ajustantdynamiquementl'attentionencalculantlespoidsdesdifférentesparties.123lesagentsintelligentsapprennentdesstratégieseninteragissantavecleurenvironnementpourobtenirunmaximumderécompenses.Renforcementdesmécanismesd'apprentissageetderétroactionCadred'apprentissagerenforcélafonctiondevaleurévaluelasupérioritéoulainférioritéd'unétatoud'unepaired'état-actionetlegradientdepolitiqueoptimisedirectementlesparamètresdepolitique.FonctiondevaleurvsgradientdepolitiqueCombinezl'apprentissageprofondavecl'apprentissageparrenforcementpourrésoudrelesproblèmesd'espaced'étatdehautedimensionetd'espaced'actioncontinu,telsquelesalgorithmesdqn,ddpg,etc.ApprentissageparrenforcementprofondDomainesd'applicationtypiques03Systèmeintelligentd'interactionvocaleReconnaissancevocale:permetlareconnaissanceetl'interactiond'instructionsvocalesenconvertissantlaparoledel'utilisateurentexteviaunalgorithme.Synthèsevocale:convertitletexteenparolepourgénérerunesortievocalenaturelleetfluidegraceàdesalgorithmesquipermettentauxutilisateursd'entendrelesréponsesetlescommentairesdelamachine.Reconnaissancedesempreintesvocales:permetunservicepersonnaliséetuneauthentificationsécuriséeparl’analyseetl’identificationdescaractéristiquesdesempreintesvocalesdel’utilisateur.Reconnaissancedesémotionsvocales:détectel’étatémotionneldel’utilisateuràl’aided’algorithmesquiajustentlesstratégiesd’interactionetlesexpressionspouraméliorerl’expérienceutilisateur.Traductionautomatiqueetcompréhensionmultilingue”Traductiondetexte:convertitautomatiquementletexted'unelangueentexted'uneautre,permettantlacommunicationentreleslangues.Compréhensionsémantique:analysealgorithmiquedelasignificationetducontexted'untexte,permettantunecompréhensionsémantiqueàtraversleslanguesetaméliorantlaprécisionetlafluiditédelatraduction.Récupérationd'informationsinter-Langues:larécupérationetl'extractiond'informationsinter-languessontmisesen?uvrepardesalgorithmesquipermettentauxutilisateursd'accéderfacilementàdesinformationsdansdifférenteslangues.Interprétationsimultanéeparmachine:latraductionetlasortiedelaparoleentempsréelparalgorithmepermettentunecommunicationentempsréelentreleslangues.GénérationdecodeetoptimisationdeprogrammeGénérationdecodeautomatiséetransformezdesdescriptionsoudesconceptionsdehautniveauenprogrammesinformatiquesgraceàdesalgorithmesquiaméliorentl'efficacitédudéveloppement.Optimisationdesprogrammesoptimisationdesprogrammesexistantspardesalgorithmesquiaméliorentl'efficacitéopérationnelleetlesperformancesdesprogrammes.RévisionduCoderévisionautomatiséeduCodepardesalgorithmes,détectiondesproblèmesetdeserreurspotentielsetaméliorationdelaqualitéduCode.Testsautomatisésaméliorezlacouvertureetlaprécisiondevostestsengénérantdescasdetestetenautomatisantlestestsavecdesalgorithmes.Goulotsd'étranglementetpercéestechnologiques04Limitationdelacapacitédegénéralisationdumodèle01lesmodèlesalgorithmiquesnedisposentpasdesuffisammentdedonnéesaumomentdel’entra?nement,cequirendlesmodèlesmoinsgénéralisablesetdifficilesàadapterauxnouvellestachesetauxnouveauxscénarios.Raretédesdonnées02lacapacitédegénéralisationdesmodèlestendàdiminueràmesurequelacomplexitédesmodèlesalgorithmiquesaugmente,etilestnécessairedetrouverunéquilibreentrelacomplexitédesmodèlesetlacapacitédegénéralisation.Complexitéalgorithmique03lesmodèlesalgorithmiquessontsujetsàdesphénomènesdesur-ajustementoudesous-ajustementlorsdel'entra?nement,cequientra?nedesperformancesmédiocresdumodèlesurlesensemblesdetestetunecapacitélimitéedegénéralisation.Sur-ajustementetsous-ajustementàmesurequelatailledumodèlealgorithmiqueetlevolumededonnéesaugmentent,levolumedecalculaugmenteexponentiellement,cequientra?neuneénormeconsommationderessourcesdecalcul.ProblèmesdeconsommationderessourcescalculéesLevolumedecalculesténormedenombreuxmodèlesalgorithmiquesactuelsontdesgoulotsd'étranglementdansl'utilisationdesressourcesdecalcul,cequientra?neunefaibleutilisationdesressourcesetungaspillagederessources.Faibleutilisationdesressourceslaconsommationmassivederessourcesdecalculposed'énormesproblèmesdeconsommationd'énergie,entra?nedeseffetsnéfastessurl'environnementetnécessitedesalgorithmesoptimiséspourréduirelaconsommationd'énergie.Problèmesdeconsommationd'énergieLedéfidelasynergiemultimodalelesdonnéesdedifférentsmodesontdescaractéristiquesetdesdistributionsdifférentes,etcommentconstruireunmodèlecapabledegérerdesdonnéesmultimodalesestuncasse-tête.Constructiondemodèlesmultimodauxdanslesapplicationspratiques,ilestsouventnécessairedetraiterdesdonnéesmultimodalestellesquedutexte,desimages,del'audio,etc.,etlafa?ondelesfusionnerefficacementestundéfi.Fusiondedonnéesmultimodalesl'interactionetlacompréhensiondesdonnéesmultimodalessontdesorientationsimportantesdansledéveloppementdelatechnologiedulangagealgorithmique,etcommentréaliseruneinteractionetunecompréhensionefficacesdel'informationmultimodaleestunproblèmeurgentàrésoudre.InteractionetcompréhensionmultimodalesOutilsetcadresdedéveloppement05tensorflowestunframeworkdemachinelearningopensourceavecdescalculsnumériquesflexiblesetuneforteévolutivité,prenantenchargeunegrandevariétédematérielsetdesystèmesd'exploitation,etestl'undesoutilsessentielsdansledomaineduDeepLearning.Tensorflowpytorchestunebibliothèqued'apprentissageautomatiqueopensourcebaséesurlaBibliothèqueTorchavecdesgraphiquesdecalculdynamiquesetuneaccélérationGPUefficacepourleprototypagerapideetl'expérimentation,largementutiliséedansledomainedelarecherche.Pytorch0102Tensorflow/pytorchécologieBibliothèquedemodèlesdepré-formationOpenSourceLarichessedesmodèlesestélevée:laBibliothèquedemodèlesdepré-formationopensourceoffreungrandnombredemodèlesdéjàforméscouvrantdenombreuxdomainestelsqueletraitementdulangagenaturel,lavisionparordinateur,lareconnaissancevocaleetpeutêtreappliquéedirectementdansdesscénariosréels,abaissantleseuildedéveloppementalgorithmique.Faibleseuild'utilisation:aveclaBibliothèquedemodèlesdepré-formationopensource,lesdéveloppeurspeuventrapidementacquériretutiliserunevariétédemodèlesavancéssansavoiràs'entra?neràpartirdezéro,cequiaugmenteconsidérablementl'efficacitédudéveloppement.Soutienactifdelacommunauté:lesbibliothèquesdemodèlesdepré-formationopensourceontgénéralementunsoutienactifdelacommunautéauseindelaquellelesdéveloppeurspeuventdemanderdel'aide,partagerdesexpériencesetaccélérerleprocessusderechercheetd'applicationd'algorithmes.Plateformedesoutienàlaformationdistribuée01laplate-formedesoutienàlaformationdistribuéeoffreunevariétédestratégiesdeformationdistribuées,tellesqueleparallélismedesdonnées,leparallélismedesmodèles,etc.,quipeuventaméliorerefficacementlavitesseetl'efficacitédelaformationdesmodèles.Stratégiesdeformationdistribuées02uneplate-formedesoutienàlaformationdistribuéepeutgéreretutiliserefficacementlesressourcesinformatiques,ycomprislesCPU,lesGPU,etc.,enévitantlegaspillageetl'utilisationinefficacedesressources.Gestionefficacedesressources03lesplates-formesdesoutienàlaformationdistribuéessontgénéralementbienévolutivesetpeuventévolueraufuretàmesurequevotreentrepriseprenddel'ampleurpourrépondreauxbesoinscroissantseninformatique.ForteévolutivitéImpactsocialetavenir06latechnologiedelangagealgorithmiquepermetauxmachinesd'accomplirdestachescomplexesdemanièreautonome,cequiconduitl'industriemanufacturièreversl'intelligenceetl'automatisation.Propulséparlatransformationdel'automatisationindustrielleFabricationintelligenteguidezlaproductionagricolepardesalgorithmes,réalisezlaculturedeprécision,l'élevageetaméliorezl'efficacitédelaproductionagricole.Améliorationdel'efficacitédelaproductionagricolelatechnologiedulangagealgorithmiquepeutêtreappliquéeàlafinance,auxsoinsdesanté,àl'éducationetàd'autresdomainespourautomatiserlesprocessusmétieretaméliorerl'efficacitédesservices.Automatisationdel'industrie