Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage machine est une branche essentielle de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience. Pour comprendre ce domaine plus en profondeur, nous devons examiner trois principales approches : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
L'apprentissage supervisé est une méthode où le modèle est formé à partir d'un ensemble de données d'entraînement qui inclut des entrées et des sorties correspondantes. En d'autres termes, nous disposons d'un ensemble de paires étiquetées (entrée, sortie). L'objectif est que le modèle apprenne à prédire la sortie pour une nouvelle entrée. Par exemple, si nous voulons prédire le prix d'une maison, notre modèle utilisera les caractéristiques de la maison (surface, nombre de chambres, etc.) pour estimer son prix.
Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé travaille avec des ensembles de données où les sorties ne sont pas fournies. Le modèle tente de découvrir des structures cachées ou des patterns dans les données. Les algorithmes non supervisés sont fréquemment employés pour des tâches comme le clustering ou la réduction de dimensions.
L'apprentissage par renforcement est une méthode dans laquelle un agent apprend à réaliser une tâche dans un environnement en interagissant avec celuici. L'agent reçoit des récompenses ou des punitions en fonction des actions qu'il entreprend, dans le but de maximiser la récompense cumulative à long terme. C'est une approche souvent utilisée dans des contextes tels que les jeux vidéo, la robotique, et la finance.
Ces trois approches présentent des stratégies différentes pour enseigner à une machine comment fonctionner de manière autonome. L'apprentissage supervisé s'appuie sur des données étiquetées, l'apprentissage non supervisé cherche des structures inhérentes aux données sans étiquettes, et l'apprentissage par renforcement repose sur les interactions et la rétroaction pour optimiser les actions de l'agent.