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L'apprentissage automatique est une sousdiscipline de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et à prendre des décisions sans être explicitement programmés pour chaque tâche spécifique. Les principaux types d'apprentissage automatique comprennent :
Les applications de l'apprentissage automatique sont vastes, incluant la reconnaissance faciale, la prévision de la demande, et la recommandation de produits.
Exemple concret: Les systèmes de recommandation de Netflix utilisent l'apprentissage supervisé pour suggérer des films et séries basés sur l'historique de visionnage des utilisateurs.
Les réseaux de neurones sont inspirés de la structure du cerveau humain et sont des composants clés de l'apprentissage profond. Ils consistent en des couches de neurones artificiels qui traitent et analysent les données. L'apprentissage profond est une souscatégorie de l'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones très profonds pour obtenir des résultats impressionnants dans des domaines comme la vision par ordinateur et la compréhension du langage naturel.
Les réseaux de neurones profonds nécessitent beaucoup de données et de puissance de calcul, souvent fournis par des GPU (Graphics Processing Units).
Contribution majeure: Les avancées en apprentissage profond ont permis des innovations notables telles que la reconnaissance vocale avancée et la traduction automatique presque instantanée.
Le Traitement du Langage Naturel (NLP) concerne les interactions entre ordinateurs et le langage humain. Les applications comprennent l'analyse de sentiments, la traduction automatique, et les chatbots. Les algorithmes de NLP peuvent analyser et comprendre les structures syntaxiques et sémantiques du texte.
Avancée significative: Les modèles de langage tels que GPT3 (Generative Pretrained Transformer 3) ont montré des capacités remarquables dans la génération de texte presque indistinguible de celui écrit par des humains.