Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'apprentissage automatique, ou Machine Learning, est une sousdiscipline de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'utilisation d'algorithmes et de modèles statistiques pour permettre aux ordinateurs de réaliser des tâches sans instructions explicites. Voici une présentation de deux méthodes essentielles en Machine Learning.
Les méthodes de classification sont conçues pour attribuer des étiquettes à des données en fonction de certaines caractéristiques. Par exemple, elles déterminent si un email est un spam ou non. Les algorithmes courants incluent les arbres de décision, les machines à vecteurs de support (SVM), et les kplus proches voisins (kNN). Ces techniques sont essentielles pour des tâches telles que la reconnaissance d'image, la détection de fraudes, et la segmentation de la clientèle.
Les méthodes de régression visent à prédire une valeur continue en fonction de l'entrée de données. Par exemple, estimer le prix d'un bien immobilier en fonction de divers aspects comme la localisation, la taille, etc. Parmi les principaux algorithmes de régression, on retrouve la régression linéaire et la régression logistique. Ces méthodes sont largement employées pour les prévisions économiques, la gestion des risques, et les études environnementales.
L'apprentissage profond, ou Deep Learning, se distingue par l'utilisation de réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches (aussi appelés réseaux neuronaux profonds). Cette approche a permis des avancées significatives dans plusieurs domaines.
Les réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks, CNN) sont particulièrement efficaces pour le traitement des données visuelles. Ils utilisent des convolutions pour capturer des caractéristiques spatiales dans les images. Grâce à leurs performances, ils sont couramment utilisés dans la reconnaissance faciale, la vidéosurveillance, et l'imagerie médicale.
Les réseaux de neurones récurrents (Recurrent Neural Networks, RNN) sont adaptés pour traiter les données séquentielles telles que les séries temporelles et le texte. Leur structure leur permet de se souvenir des informations des étapes précédentes lors du traitement des séquences, ce qui les rend utiles pour des applications telles que la traduction automatique, la prévision météorologique, et l'analyse de sentiments.
Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) est une branche de l'IA qui vise à permettre aux machines de comprendre et de générer le langage humain.
Certaines des techniques de base en NLP incluent l'analyse syntaxique, le lemmatisation, et le balisage de parties du discours. Ces techniques permettent de structurer et d'analyser le texte pour extraire des informations significatives.
Les applications du NLP sont variées et incluent les chatbots, la traduction automatique, la reconnaissance vocale, et l'analyse des sentiments. Ces applications améliorent l'interaction hommemachine et facilitent la communication avec les systèmes automatisés.