Introduction aux tenseurs : les éléments constitutifs de l'intelligence artificielle

Vous êtes-vous déjà demandé comment les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) traitent différents types de données non structurées ? Comme ce qui se passe lorsque vous transmettez vos données audio ou alimentez un algorithme avec des images ou du texte à traiter. Eh bien, ce n’est pas compliqué. Il s'agit simplement de traiter ces données comme des tenseurs.

Si vous avez fait des études universitaires en mathématiques ou en physique, vous devriez être familier avec les tenseurs. Mais ce n’est pas une obligation pour suivre cet article. C'est le sujet de cet article ; ici, vous apprendrez ce que sont les tenseurs et comment ils sont utilisés dans la création de systèmes d'IA.

Conditions préalables

Pour tirer le meilleur parti de cet article, vous devez :

• Avoir des connaissances en codage avec le langage de programmation Python.
• Familiarisez-vous avec le framework PyTorch pour l'apprentissage en profondeur. Cependant, ce n'est pas une exigence stricte, car le code PyTorch de ce cours sera expliqué en détail et une compréhension de base de Python devrait suffire.
• Ne pas être intimidé par les mathématiques derrière les algorithmes d’IA (pas de craintes mathématiques ici !).

Maintenant, allons-y !

Que sont les tenseurs ?

Tout comme les tableaux et les matrices en Python, les tenseurs constituent une structure de données fondamentale en intelligence artificielle, fournissant un moyen de stocker les données d'entrée et de sortie dans un modèle.

D'un point de vue technique, les tense...
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