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Le Machine Learning est une branche de l’Intelligence Artificielle qui apprend par expérience, sans être programmé. Ses modélisations de données permettent de réaliser des prédictions.
Si le Machine Learning est un terme souvent employé pour désigner l’Intelligence Artificielle ou le Deep Learning, ces concepts sont différents. Le Machine Learning est un système qui, alimenté de données, tend à apprendre et à s’améliorer en continu.
Considéré comme un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle, le Machine Learning fonctionne à partir d’algorithmes. Ces derniers sont alimentés par les données de manière à apprendre et s’améliorer automatiquement, grâce non pas à une programmation, mais à partir de l’expérience.
Le processus d'apprentissage commence par des observations ou des données, telles que des exemples, une expérience ou des instructions. L’objectif est de rechercher des modèles dans ces données afin de réaliser des prédictions et de prendre de meilleures décisions.
Les algorithmes de Machine Learning sont utilisés dans une grande variété d'applications, telles que le filtrage du courrier électronique, une tâche pour laquelle il est difficile, voire impossible, de développer des algorithmes conventionnels.
Les algorithmes de Machine Learning s’exécutent selon différents apprentissages et produisent des modèles d’algorithmes spécifiques.
L’apprentissage superviséL’apprentissage supervisé permet d’apprendre une fonction de prédiction à partir d’exemples.
Les algorithmes construisent un modèle mathématique d'un ensemble de données qui contient à la fois les entrées et les sorties souhaitées. L’objectif est d'apprendre une règle générale qui fait correspondre les entrées aux sorties. Lorsque l’algorithme détermine correctement la sortie pour les entrées qui ne faisaient pas partie des exemples qu’on lui a donnés, il s’agit d’une fonction optimale.
Les algorithmes de Machine Learning supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs.
L’apprentissage non superviséLes algorithmes d'apprentissage non supervisés prennent un ensemble de données qui ne contient que des entrées, et trouvent une structure dans les données, comme le regroupement ou le clustering.
Les algorithmes apprennent donc à partir de données d'essai qui n'ont pas été étiquetées, classées ou catégorisées. Au lieu de répondre à un retour d'information, les algorithmes d'apprentissage non supervisés identifient les points communs des données et réagissent en fonction de la présence ou de l'absence de ces points communs dans chaque nouvelle donnée.
L’apprentissage semi-superviséLes algorithmes de Machine Learning semi-supervisés se situent entre l'apprentissage supervisé et non supervisé, car ils utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour la formation - généralement une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. De nombreux chercheurs ont constaté que cette méthode peut produire une amélioration considérable de la précision de l'apprentissage.
Le programme informatique interagit avec un environnement dynamique dans lequel il doit atteindre un certain objectif (comme conduire un véhicule ou jouer un jeu contre un adversaire). Lorsqu'il navigue dans son espace de problèmes, le programme reçoit un retour d'information qui est analogue à des récompenses, qu'il essaie de maximiser.
Le Machine Learning crée des modèles, qui sont formés sur certaines données et peuvent ensuite traiter des données supplémentaires pour faire des prédictions. En voici quelques-uns :
Pour tirer parti du Machine Learning, de nombreuses entreprises s’équipent de data sciencists afin d’exploiter les données à leur juste valeur et automatiser certaines tâches complexes ou répétitives, de manière à améliorer la productivité. D’ici 2021, 57,6 milliards de dollars seront consacrés à l’Intelligence Artificielle et au Machine Learning selon Deloitte, ce qui représente cinq fois plus d’investissement qu’en 2017.