𝗔𝗜 𝘃𝘀 𝗠𝗟 𝘃𝘀 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝘃𝘀 𝗜𝗔 𝗚𝗲́𝗻𝗲́𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲
L'IA, le Machine Learning, le Deep Learning et l'IA générative ne sont pas des entités distinctes. Ce sont des cercles imbriqués les uns dans les autres.
Je suis product manager. J'apprends à devenir un PM spécialisé en IA en public. Voici ma première leçon.
Voici comment ces couches fonctionnent :
• IA : Des machines qui accomplissent des tâches intelligentes. Cela inclut les anciens systèmes qui suivent des règles humaines. Exemple : Un thermostat. • Machine Learning (ML) : Un type d'IA qui apprend des modèles à partir de données plutôt que de règles. Exemple : Le filtre anti-spam de vos e-mails. • Deep Learning : Un type de ML utilisant des réseaux de neurones. Il fonctionne très bien avec les images et la voix. Exemple : Le déverrouillage facial de votre téléphone. • IA générative : Un type de deep learning qui crée du nouveau contenu comme du texte ou des images. Exemple : ChatGPT ou Claude.
L'IA générative se trouve à l'intérieur du deep learning. Le deep learning se trouve à l'intérieur du machine learning. Le machine learning se trouve à l'intérieur de l'IA.
Lorsque les gens disent qu'ils veulent ajouter de l'IA à un produit, ils sont souvent trop vagues. Posez plutôt ces questions :
- De quelle couche avons-nous besoin ? Une règle simple pourrait mieux fonctionner qu'un modèle complexe.
- Avons-nous assez de données ? Le ML et le deep learning nécessitent des quantités massives de données pour fonctionner.
- L'IA générative est-elle le bon outil ? Parfois, il suffit de prédire un nombre ou de classifier un élément.
Arrêtez d'acquiescer simplement face à l'engouement médiatique. Utilisez cette carte pour poser de meilleures questions.
Petit test : Où se situe un filtre anti-spam ? Où se situe Claude ? Dites-le-moi dans les commentaires.
Je documente mon parcours de PM non technique vers un rôle de PM en IA. Suivez-moi pour découvrir chaque leçon.
Communauté d'apprentissage optionnelle : https://t.me/GyaanSetuAi