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Machine learning
Définition :
Le machine learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à développer des algorithmes permettant aux machines d'apprendre à partir des données, de reconnaître des schémas et de prendre des décisions sans être explicitement programmées.
Le concept de Machine Learning
Le Machine Learning, ou apprentissage automatique en français, est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir de données et de s'améliorer sans être explicitement programmées. Ce domaine repose sur l'idée que les systèmes informatiques peuvent apprendre et s'améliorer de manière autonome, en identifiant des modèles dans les données et en prenant des décisions complexes en se basant sur ces modèles.
Les différentes approches du Machine Learning
Il existe plusieurs approches en Machine Learning, parmi lesquelles :
L'apprentissage supervisé : Le modèle est entraîné sur un jeu de données étiqueté, c'est-à-dire que pour chaque exemple de données, la réponse souhaitée est fournie. Le modèle apprend à associer les entrées aux sorties en se basant sur ces exemples.
L'apprentissage non supervisé : Dans ce cas, le modèle n'est pas étiqueté. Il doit donc trouver par lui-même des structures ou des motifs dans les données, sans aucune indication sur ce qu'il doit chercher.
L'apprentissage par renforcement : Le modèle apprend en interagissant avec un environnement, en effectuant des actions et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses choix. Le but est d'apprendre quelles actions mènent à la meilleure récompense.
Le Machine Learning est largement utilisé dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance vocale, la recommandation de produits, la détection de fraudes, la conduite autonome, ou encore la prédiction de tendances. Avec l'augmentation constante du volume de données disponibles, le Machine Learning devient un outil essentiel pour analyser, interpréter et agir sur ces données de manière efficace.
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