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L'apprentissage automatique ou machine learning est une sousdiscipline majeure de l'intelligence artificielle. Son principe fondamental repose sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre à partir des données, identifier des motifs et prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Il s'agit d'un domaine en pleine expansion qui a déjà transformé de nombreux aspects de notre vie quotidienne et qui continue de se développer avec des applications innovantes.
L'apprentissage automatique s'articule généralement autour de deux processus essentiels : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
Apprentissage supervisé : Ce type d'apprentissage utilise des données étiquetées (labelisées) pour entraîner les algorithmes. Les données d'entrée sont couplées à la sortie souhaitée, et l'algorithme apprend à prédire la sortie à partir des nouvelles données. Exemples: classification des emails en pourriels ou non, reconnaissance d'images.
Apprentissage non supervisé : Contrairement à l'apprentissage supervisé, ces algorithmes traitent des données non étiquetées. L'objectif est de découvrir des motifs ou des regroupements intrinsèques dans les données. Exemples: segmentation de marché, détection d'anomalies.
Les algorithmes d'apprentissage automatique incluent une variété de techniques, parmi lesquelles :
L'apprentissage automatique a des applications évasées dans plusieurs domaines :
Malgré ses réussites, le machine learning a aussi ses défis :
L'apprentissage automatique continue d'évoluer rapidement, offrant de nombreuses opportunités pour l'innovation croissante et les solutions technologiques futures.
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