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Le Machine Learning (ou apprentissage automatique en français) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes capables d'apprendre et de faire des prédictions ou de prendre des décisions basées sur des données. Contrairement aux systèmes informatiques traditionnels où les règles et les décisions sont explicitement codées par des programmeurs, le Machine Learning utilise des modèles statistiques pour analyser des données, identifier des motifs et effectuer des prédictions.
Le Machine Learning permet aux systèmes de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être programmés explicitement pour chaque tâche. Le processus commence généralement par l'entraînement d'un modèle sur un ensemble de données appelé ensemble de formation, où l'algorithme observe les données d'entrée et, dans le cas de l'apprentissage supervisé, les résultats attendus.
Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour analyser des nouvelles données non vues auparavant et pour effectuer des prédictions. Par exemple, un modèle de Machine Learning peut être entraîné pour résoudre des problèmes tels que la classification d'images, la reconnaissance vocale ou même pour prévoir le comportement des utilisateurs sur une plateforme en ligne.
Le Machine Learning se divise en plusieurs catégories : Supervisé : le modèle apprend à partir de données étiquetées. Non supervisé : le modèle trouve des structures ou motifs dans les données non étiquetées. Par renforcement : le modèle apprend en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction des actions qu'il entreprend.
Un exemple simple de Machine Learning est un filtre de courriers indésirables qui apprend à partir des emails précédemment marqués comme "spam" ou "nonspam". Avec le temps, il améliore sa capacité à classer correctement les emails.
En résumé, le Machine Learning transforme la manière dont nous résolvons les problèmes analytiques et nous permet de rendre des machines plus intelligentes à partir de données.