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Apprentissage automatique

Dernière mise à jour le jeudi 23 mai 2024.

 

Définition :

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L'apprentissage automatique est un sous-domaine des sciences cognitives qui consiste à développer des algorithmes et des modèles informatiques capables d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmés. Ces systèmes sont conçus pour reconnaître des schémas et des structures dans les données afin de prendre des décisions et de réaliser des tâches de manière autonome.

L'apprentissage automatique : quand les machines apprennent par elles-mêmes

L'apprentissage automatique, également connu sous le terme de machine learning, est un concept clé dans le domaine des sciences cognitives et de la philosophie de l'esprit. Il s'agit d'un champ de recherche interdisciplinaire qui vise à développer des algorithmes capables d'apprendre et de s'améliorer sans être explicitement programmés pour chaque tâche.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique repose sur l'utilisation de modèles mathématiques et statistiques pour analyser des données, identifier des patterns et prendre des décisions. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être classés en plusieurs catégories, dont les plus courantes sont :

1. L'apprentissage supervisé : les modèles sont entraînés sur un jeu de données étiquetées, c'est-à-dire pour lesquelles les réponses sont connues, afin d'apprendre à faire des prédictions sur de nouvelles données. 2. L'apprentissage non supervisé : les modèles doivent trouver des patterns et des structures dans des données non étiquetées, sans indication préalable sur les résultats attendus. 3. L'apprentissage par renforcement : les modèles apprennent à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des punitions en fonction de leurs actions.

Les applications de l'apprentissage automatique

Les applications de l'apprentissage automatique sont nombreuses et en constante expansion. On les retrouve notamment dans les domaines suivants :

- La reconnaissance faciale et vocale - La recommandation de contenus personnalisés - La détection de fraudes - La médecine prédictive - Les véhicules autonomes

Grâce à ses capacités à traiter de grandes quantités de données et à découvrir des patterns complexes, l'apprentissage automatique ouvre de nouvelles perspectives en matière d'analyse prédictive et de prises de décision automatisées.

 

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