Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage machine (ou machine learning) est une sousdiscipline de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement de méthodes permettant aux machines d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou prendre des décisions sans être explicitement programmées pour chaque tâche. C'est un domaine crucial pour la réalisation de systèmes intelligents capables de s'adapter et d'améliorer leurs performances au fil du temps.
L'apprentissage supervisé repose sur l'utilisation d'un ensemble de données étiquetées pour entraîner un modèle. Les données d'entraînement sont composées de paires entréesortie, et l'objectif du modèle est d'apprendre une fonction qui mappe les entrées vers les sorties correctes. Exemples courants d'apprentissage supervisé incluent la régression linéaire et la classification, comme la détection de spam dans les emails.
Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé n'utilise pas de données étiquetées. Il cherche à trouver des structures ou des motifs cachés dans les données. Un exemple courant d'apprentissage non supervisé est le clustering, où les données sont segmentées en groupes basés sur des similitudes. Les algorithmes comme Kmeans et l'analyse en composantes principales (PCA) se démarquent dans ce domaine.
L'apprentissage par renforcement est une méthode où un agent apprend à interagir avec un environnement pour maximiser une récompense cumulative. Contrairement aux méthodes précédentes, ici, l'agent prend des décisions séquentielles et apprend en expérimentant différentes actions et en observant leurs conséquences. Des applications notables incluent les jeux vidéo et le pilotage automatique.
La qualité des données est cruciale dans l'apprentissage machine. Des données de mauvaise qualité peuvent grandement affecter la performance des modèles et conduire à des conclusions erronées. Il est essentiel de s'assurer que les données sont précises, complètes et représentatives du problème à résoudre. Cela implique souvent des étapes de nettoyage, d'imputation des valeurs manquantes, et de normalisation.
Enfin, pour obtenir des modèles robustes, il est également important de disposer d'un volume suffisant de données et de garantir que les ensembles de données ne sont pas biaisés, ce qui pourrait entraîner des modèles injustes ou inexacts.