Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux machines d'apprendre à partir de données. Il existe plusieurs types de machine learning, chacun ayant des caractéristiques et des applications spécifiques.
L'apprentissage supervisé est probablement le type de machine learning le plus courant. Dans cette approche, l'algorithme est entraîné à l'aide d'un ensemble de données étiquetées, où chaque entrée est associée à une sortie correcte déjà connue. L'objectif est de créer un modèle capable de prédire la sortie pour de nouvelles entrées.
Un exemple typique d'apprentissage supervisé est la classification des emails en spam ou nonspam. L'algorithme est formé sur un ensemble de données d'entraînement contenant des emails étiquetés comme « spam » ou « nonspam », et il apprend à reconnaître les caractéristiques qui distinguent les deux catégories.
En apprentissage non supervisé, l'algorithme est entraîné à l'aide de données qui ne sont pas étiquetées. L'objectif est de découvrir des structures ou des motifs cachés dans les données sans intervention humaine.
Une application courante est le clustering, où l'algorithme regroupe les données en clusters basés sur des similitudes. Par exemple, une entreprise de marketing pourrait utiliser le clustering pour segmenter ses clients en différents groupes en fonction de comportements d'achat similaires.
L'apprentissage par renforcement est une approche où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. L'agent reçoit une récompense ou une pénalité en fonction des actions qu'il entreprend, et son objectif est de maximiser la récompense totale au fil du temps.
Un exemple bien connu est l'apprentissage par renforcement appliqué aux jeux vidéo. L'agent (le programme informatique) apprend à jouer à un jeu en recevant des récompenses pour des actions réussies (comme marquer des points) et des pénalités pour des actions non réussies (comme perdre une vie).
Ces trois types de machine learning — apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé et apprentissage par renforcement — constituent les bases de la plupart des algorithmes d'intelligence artificielle actuels. Comprendre ces différences est crucial pour choisir la meilleure approche pour chaque problème spécifique.
machine learning, apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement, algorithmes