Cours 13 : Machine learning et neurofeedback Flashcards
L’apprentissage statistique en psychologie?
À l’ère des grands jeux de données, il est possible d’utiliser un grand nombre de prédicteurs pour améliorer nos prédictions de certaines variables psychologiques.
Historique
Francis Galton (1822-1911) : la planche de Galton Karl Pearson (1857-1936)
La corrélation
Pas la causation mais plutôt l’association.
Quantifier l’association entre deux variables.
La droite de régression
Trouver la droite qui minimise l’erreur entre la valeur prédite et la valeur observée. y = β0 + β1x + ε β0 :Valeur de y quand x vaut 0 β1 : La pente de la droite ε = erreur de la prédiction
Objectif de la droite de régression
Trouver les valeurs de β qui minimisent l’erreur.
Erreur de prédiction
La descente du gradient pour trouver les betas;
L’objectif est de trouver les bêtas qui minimisent l’erreur de prédiction;
La descente du gradient effectue cette opération
Régression multiple
y = β0 + β1x1 + β2x2 + ε
Avec deux prédicteurs (x1 et x2), on trouve un plan plutôt qu’une droite.
Comment construire un algorithme pour reconnaître un certain type d’images ?
L'entraînement : On peut utiliser les pixels des images (selon l'intensité) Le test : essai pour teste un décodeur La validation croisée; Réseau de neurones; Apprentissage profond;
La validation croisée
Chaque section est itérativement choisie pour être le test.
Permet d’évaluer la stabilité de l’algorithme quand le test n’est pas inclus dans l’entraînement.
Réseau de neurones
Entrée -> Opérations -> Sortie
Ici l’entrée est équivalent au X et la sortie au Y. Ce qui change c’est les opérations pour déterminer leur association.
Apprentissage profond
On fournit l’entrée et la sortie;
On définit le nombre de couches et de noeuds par couche.
L’analyse va déterminer le poids des liens.
2 facteurs: (1) le nombre de données et (2) la taille des réseaux neuronaux
L’apprentissage s’effectue en ….
-> Propagation de l’information vers la sortie.
Problèmes avec l’intelligence artificielle ?
Pas aussi rapide que les humains;
Peuvent penser que ce n’est pas un chat alors que s’en est un
L’intelligence artificielle et le raisonnement causal
- Association
- Intervention
- Pensée contrefactuelle
Le test de Turing
Dans une confrontation verbale à l’aveugle, est-ce qu’une machine peut se faire passer pour un humain?
Que se passera-t-il lorsque les machines passeront aisément le test de Turing?
