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Le Machine Learning (ML) est une branche de l'Intelligence Artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes capables d'apprendre à partir de données. Contrairement aux programmes informatiques traditionnels, où chaque étape de la solution est codée manuellement, le ML repose sur des modèles mathématiques pour identifier des motifs et faire des prévisions. Voici les principes fondamentaux qui soustendent le ML:
Les données sont au cœur du Machine Learning. Elles peuvent être sous forme de textes, images, signaux audio, etc. Les données brutes doivent souvent être préparées avant de pouvoir être utilisées efficacement par les algorithmes de ML. Ce prétraitement implique souvent la nettoyage des données, la normalisation, et le divisage en jeux de données d'entraînement et de test.
Les algorithmes d'apprentissage sont les moteurs du ML. Il existe principalement trois types de méthodes d'apprentissage :
Le but du ML est de trouver des modèles qui généralisent bien sur de nouvelles données non vues durant l'entraînement. La généralisation est la capacité du modèle à performer sur des données différentes de celles utilisées pour son apprentissage. Pour évaluer cela, on utilise des métriques et des techniques de validation, comme la validation croisée.
L'entraînement d'un modèle de ML consiste à ajuster ses paramètres pour minimiser une fonction de coût ou d'erreur. Les méthodes d'optimisation, comme le Gradient Descent, jouent un rôle crucial dans ce processus. Le succès de l'entraînement dépend de facteurs tels que le choix de l'algorithme, la quantité de données, et les hyperparamètres.
Une fois un modèle développé, il est crucial de l'évaluer de manière rigoureuse à l'aide d'un jeu de données de test distinct. Les métriques de performance comme la précision, le rappel, et le F1score sont couramment utilisées. Après le déploiement, les modèles doivent être régulièrement mis à jour pour maintenir leur pertinence et efficacité.