Le grand topic de la modélisation.... ou pas

Pour programmer un réseau de neurone on écrit des algorithmes.
Mais je suis d'accord avec toi pour le débug, la logique et les pondérations sont tellement nombreuses que c'est impossible à débugger, comme j'en ai déjà parlé.
Je pense qu'actuellement ils sont utilisés conjointement avec des transformateurs de son (par exemple eq, delay, reverb, façon d'abîmer le signal comme un overdrive ou une saturation, dosage des harmoniques, ...).

Ca me parait tellement evident.

Alterer le signal par la voie du reseau neuronal reclamerait gros un surcroit de puisance de calcul pour devenir operationnel avec un temps d'apprentisage acceptable.
D'autant que la phase de captation deviendrait elle aussi plus longue et plus complexe, du genre faire identifier et auto parametrer chaque commande native de l'ampli modelisé par le reseau neuronal

C'est pas pour tout de suite

Si tu inferes avec un gros gpu tu auras pas de lag genant ( c'est petit un signal audio par rapport a la video ou nuages de point, etc...)

C'est un algo au sens ou ca marche par couche. On calcule la premiere puis on injecte son resultat dans la deuxieme ... Ainsi de suite...
Et qd tu entraines tu bouges les poids un par un, exemple apres exemple

Donc pour apprendre le son d'un ampli potard fixe ca marchera

Si tu commences a tourner le tone ca se complique ( infinité de positions)
Si tu tournes plusieurs potard la ca devient chaud chaud



Mais tu px essayer. On y arrivera c'est que le debut. Pour l'instant un ampli fait mieux

Le deep learning est pas encore ds les moeurs

Et l'explicabilité pr un sujet comme ca on s'en branle '

Non mais moi ça m'intéresse.Tu n'aurais pas des liens de Réseaux neuronaux pour les nuls?

Ce que j'ai compris, c'est que les réseaux neuronaux, c'est une méthode pour constituer une fonction complexe f(input) = output. L'AI est utilisée uniquement dans le pocessus de capture: apprentissage par une boucle récursive. Du coup, première question: c'est quoi cette histoire de couches? Après, ce modèle est utilisé, on applique le modèle construit. Mais du coup, deuxième question: "informatiquement" on reste dans un réseau de neurone, c'est juste qu'on a fixé les paramètres ou le modèle est transformé/compilé en une fonction, plus efficace en termes de latence?

Je me suis mis il y a deux ans à l'analyse textuelle (topic modeling) sur Python. Et j'ai encore de la peine à comprendre globalement ce que je fais, mais je procède aussi par apprentissage, à l'aide d'une partie des textes, puis à l'utilisation du modèle, avec le restant des textes.

Ah et sinon un truc un peu plus dans le sujet qui me vient à l'esprit. Eventide a sorti il y a quelques temps la dernière édition de son gros rack d'effet en changeant les processeurs : H9000. Et plutôt que de reprogrammer entièrement les algorithmes du H8000, avec évidemment de grosses incertitudes sur la similitude des sons portés sur le nouveau matériel, ils ont programmé une base, puis ils ont utilisé une AI pour faire les réglages fins et avoir des effets absolument identiques.

Bon, visiblement, l'AI ne fait pas tout, car la bécane est sortie il y a 2-3 ans, mais ils n'ont pas encore porté tous les anciens algorithmes

ça sent le MIT

Il n'y a pas un ligne "d’intelligence neuronale" dans un Kemper. Arrêtez de fantasmer l'AI
Le processeur à bientôt 20 ans et ce n'est qu'une successions de profils.

Évidemment il faut faire un peu de programmation et donc écrire des algo. Mais pour avoir écrit des algo pendant plus de 40 ans, ça me gêne énormément de voir des journalistes (surtout) résumer l'IA à des algos car le cœur du fonctionnement (réseau neuronal) n'est ni connaissable ni "formel".
Après comme je l'ai dit je ne suis pas un expert même si je connais des ex-collègues qui sont immergés dedans. Je considère d'ailleurs qu'il y a un effet de mode et qu'il y a une tendance à la sur-estimation.


On trouve énormément d'articles sur l'IA. Un exemple : https://fr.blog.businessdecisi(...)r-un/

[Edit] dernière remarque ; je tiens à préciser que l'exactitude des simulations ne m'intéresse pas vraiment Ce que je recherche c'est un son qui me plaise et à la limite c'est peut-être un objectif plus difficile. J'utilise depuis longtemps des multi-effets mais c'est surtout pour l'aspect pratique et la compacité. De ce point de vue, faire apprendre à une machine le son d'un type d'ampli, ce n'est pas vraiment ce que je recherche.[/Edit]

Tu confonds IA et deep lao
Un arbre de decision c'est de l'IA
Un simple if then else pour executer une tache humaine aussi

https://www.youtube.com/watch?(...)fhTVg

J'aurais programmé de l'IA tout ma vie sans le savoir ? et que mon "Intelligence" exprimée sous forme de if then else était "Artificielle" ?

[Edit]Vidéo intéressante sur le plan pédagogique [/Edit]

Sans nul doute, mais de l'IA de bulot.

Tu insultes les bulots

Magnifique !

On parlera d'IA le jour ou un programme sera capable de prendre une decision en sachant qu'il n'a pas toutes les données et que celle ci et ne sont plus ou moins fiables.... et que cette decision ne sera pas toujours la meme a cause de l'age du capitaine

ça fait juste 40 ans que ça existe déjà ...

L’IA a quand même du mal à dire qu’elle ne sait pas.