17-01-2023, 13:01
Quote:Les bases du machine learning remontent aux années 60-70. IBM DeepBlue, autour de 2000... L'augmentation de la puissance de calcul, du stockage, l'avènement des GPUs et du cloud computing, à présent des TPUs, etc. (ne) fait (qu') accélérer les choses, évidemment. Je ne dis pas autre chose.
Stricto sensus la regression lineaire, c'est du machine learning (enfin si c'est une machine qui le fait) et ca remonte selon wikipedia à Gauss et à Legendre (bon evidement ils avaient pas de machine). Et oui le perceptron date de la fin des année 50, mais est ce comparable à un transformer ?
Independament du fait que les models actuelles n'aient pas revolutioné les maths appliquer, pour ma part je pense qu'il y a un changement qualitatif dans le champs des applications, qui certes est permis par des capacités de calcul considerablement plus elevé, mais qui n'en demeure pas moins un changement qualitatif notable. Apres ce n'est en effet pas l'avenement d'un messie numerique.
Quand a deep blue, il n'utilisait pas de reseau de neurone mais une approche essentiellement combinatoire. Ce n'est en rien (technologiquement parlant) un precurseur d'alpha go, la technologie utilisée se cassant les dents devant la combinatoire plus elever du jeu de go
Quote:On peut néanmoins en effet s'interroger, en ce siècle, sur nos limites énergétiques et matérielles et notre dépendances à elles tandis que nos outils sont toujours plus demandeurs.On peut. On peut aussi considerer qu'un cheval consome moins d'energie qu'une voiture ou qu'un tracteur. Mais c'est plutot un sujet pour un blog de mediapart