Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le Machine Learning (ML) peut être classé en plusieurs types distincts en fonction de la façon dont les modèles apprennent à partir des données. Voici une exploration des principaux types de Machine Learning :
L'apprentissage supervisé est une méthode dans laquelle le modèle est formé sur un ensemble de données étiquetées. Cela signifie que pour chaque entrée de données, il existe une étiquette correspondante ou une valeur de sortie. Le but est que le modèle apprenne une fonction qui mappe les entrées aux sorties correctement.
Prenons un exemple simple de classification des emails en spam ou nonspam. Les emails qui ont été identifiés comme spam ou nonspam constituent les données étiquetées. L'algorithme apprend à partir de ces données pour prédire si de nouveaux emails sont des spams ou non.
Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé est utilisé sur des données qui ne sont pas étiquetées. L'objectif est de détecter des structures cachées ou des patterns dans les données.
L'algorithme de kmeans est souvent utilisé pour la segmentation de clients, où les clients sont regroupés en segments similaires en fonction de leurs comportements sans connaître les étiquettes à l'avance.
L'apprentissage semisupervisé combine les deux approches : il utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Cela peut être très utile quand l'étiquetage des données est coûteux.
Un modèle de classification d'images peut être initialement formé sur un petit ensemble d'images étiquetées, puis affiné en utilisant un grand nombre d'images non étiquetées.
L'apprentissage par renforcement diffère des autres types car le modèle apprend par essaierreur. Il reçoit une récompense ou une punition en fonction de l'action qu'il prend, et son but est de maximiser la récompense au fil du temps.
Un des exemples les plus classiques est celui des robots qui apprennent à naviguer dans un environnement. Ils reçoivent des récompenses pour les actions qui les rapprochent de leur destination et des pénalités pour les actions qui les éloignent.