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Rubrique: A propos de Learnr...
Le Machine Learning repose sur des principes fondamentaux qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Cette section va explorer les types d'apprentissage automatique, ainsi que le cycle de vie d'un projet de Machine Learning.
Il existe trois types principaux d'apprentissage en Machine Learning, chacun avec ses caractéristiques et applications spécifiques.
L'apprentissage supervisé implique l'utilisation d'un ensemble de données étiquetées pour entraîner un modèle. En d'autres termes, chaque exemple de l'ensemble de données est associé à une réponse correcte. Le but est de faire en sorte que le modèle apprenne à prédire l'étiquette correcte pour des exemples nouveaux et non étiquetés. Les applications courantes incluent la classification (par exemple, le filtrage de spam) et la régression (par exemple, la prévision de la demande).
Dans l'apprentissage non supervisé, le modèle reçoit des données sans étiquettes et doit trouver des structures ou des motifs cachés sans aucune aide externe. Les techniques couramment utilisées comprennent le clustering (regroupement), où les données similaires sont groupées ensemble, et la réduction de dimensionnalité, qui vise à simplifier les données tout en conservant leur essence.
L'apprentissage par renforcement diffère des autres types d'apprentissage en ce qu'il repose sur un système de récompenses et de punitions. Un agent apprend à interagir avec son environnement pour maximiser une récompense cumulative. Cette méthode est fréquemment utilisée dans les domaines tels que les jeux vidéo et la robotique.
Le cycle de vie d'un projet de Machine Learning comprend plusieurs étapes clés, qui sont souvent répétées en itération pour améliorer les performances du modèle.
Ces principes de base constituent le fondement sur lequel repose toute application de Machine Learning réussie.