Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 39
Rubrique: Responsable ingénierie
Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une branche 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 ou faire des prédictions. Les principaux concepts de base comprennent les données, les algorithmes, et le modèle. Le processus d'apprentissage se déroule en trois étapes principales : collecte des données, entraînement du modèle et évaluation des performances.
L'histoire du Machine Learning remonte aux années 1950, avec des travaux pionniers comme ceux d'Alan Turing et son célèbre test de Turing. Depuis, le domaine a connu plusieurs phases clés : Années 19501970 : Premiers algorithmes et explorations théoriques. Années 19801990 : Développement des réseaux de neurones et introduction de l'apprentissage profond. Années 2000 : Explosion des big data et développement des dispositifs matériels permettant des calculs massifs à grande échelle.
Le Machine Learning est devenu essentiel dans de nombreux domaines et industries comme : La santé : Détection de maladies, analyse de l'imagerie médicale. Finance : Détection de fraudes, analyse de marché. Commerce en ligne : Systèmes de recommandation, personnalisation des contenus. Automobile : Conduite autonome, systèmes d'assistance à la conduite.
Les applications actuelles sont multiples, allant de la reconnaissance d'images à la traduction automatique, en passant par l'analyse de sentiments et les assistances virtuelles comme Siri et Alexa.
Machine Learning, IA, Algorithmes, Réseaux de Neurones, Applications
L'objectif de cette introduction est de fournir une vue d'ensemble du Machine Learning et de ses implications pratiques et théoriques. En comprenant bien ces bases, vous serez mieux préparés pour aborder les concepts et techniques avancés discutés dans les sections suivantes.