Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le Machine Learning (ou apprentissage automatique en français) est un sousensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions basées sur ces apprentissages, sans avoir été explicitement programmés pour chaque tâche spécifique. Autrement dit, il s’agit d’une méthode permettant aux ordinateurs d’améliorer leur performance au fil du temps de manière autonome.
La conception centrale du Machine Learning repose sur la capacité des machines à détecter des modèles dans les données. Une fois que ces modèles sont identifiés, les machines peuvent faire des prédictions ou suggérer des actions. Par exemple, dans une application de reconnaissance d'images, un modèle de Machine Learning peut être entraîné pour distinguer les chats des chiens grâce à un large ensemble de données d'images étiquetées.
L'objectif principal du Machine Learning est de créer des systèmes capables de s'améliorer automatiquement avec l'expérience. Contrairement aux approches traditionnelles où chaque tâche doit être codée individuellement, le Machine Learning permet la généralisation et l'adaptabilité. Cela signifie que les algorithmes peuvent non seulement accomplir des tâches spécifiques, mais aussi s'adapter à des situations nouvelles basées sur les données déjà traitées.
Il existe principalement trois types de Machine Learning : 1. Apprentissage supervisé : les modèles sont entraînés sur des ensembles de données étiquetées. Ils apprennent à partir de ces données pour faire des prédictions sur les nouvelles données. 2. Apprentissage non supervisé : les modèles travaillent avec des données non étiquetées et cherchent à découvrir des structures cachées ou des modèles internes dans les données. 3. Apprentissage par renforcement : les modèles apprennent en interagissant avec leur environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités basées sur leurs actions.
Le Machine Learning est devenu un outil indispensable dans de nombreux domaines. Il est utilisé pour diverses applications allant de la reconnaissance vocale aux recommandations de produits en ligne, en passant par la détection de fraudes et bien plus encore. En raison de sa capacité à traiter de vastes quantités de données et à s’améliorer continuellement, il est considéré comme une technologie clé pour le futur.