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Le Machine Learning (ML) ou apprentissage automatique est une souscatégorie de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmés. Les algorithmes de ML utilisent des données pour réaliser des prédictions, détecter des modèles ou prendre des décisions importantes.
Les modèles apprennent à partir d'un ensemble de données étiquetées, c'estàdire que les entrées et les sorties sont fournies. Par exemple, un modèle peut apprendre à classer des emails comme spam ou nonspam en utilisant des exemples antérieurs.
Apprentissage non supervisé
Le modèle tente de trouver des motifs ou des structures cachées dans des données sans étiquettes. Un exemple courant est l'analyse de clusters où des données similaires sont regroupées ensemble.
Apprentissage par renforcement
Obtenir un ensemble de données représentatif est crucial. Ces données doivent être pertinentes au problème que vous tentez de résoudre.
Prétraitement des données
Avant d'entraîner un modèle, les données doivent généralement être nettoyées et formatées. Ceci peut inclure la gestion des valeurs manquantes, la normalisation des données, et la transformation des caractéristiques.
Sélection de l'algorithme
Il existe une variété d'algorithmes de ML chacun ayant ses avantages et inconvénients. La sélection dépend du type de données et de la nature du problème.
Entraînement du modèle
Le modèle est formé sur un sousensemble des données, souvent appelé ensemble d'entraînement.
Évaluation du modèle
Une fois entraîné, le modèle est évalué sur un autre sousensemble des données appelé ensemble de validation pour mesurer sa performance et ajuster les hyperparamètres si nécessaire.
Déploiement et surveillance
Le Machine Learning occupe une place centrale dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Il fournit les outils nécessaires pour automatiser l'analyse de données massives et permet aux systèmes de s'adapter et d'apprendre en temps réel. Grâce au ML, les applications peuvent :
Le ML est utilisé dans divers secteurs : Médecine (diagnostic de maladies), Finance (détection de fraude), Marketing (analyse des comportements d'achats), Automobile (conduite autonome).
Son rôle devient de plus en plus essentiel au fur et à mesure que les données disponibles et les capacités de traitement informatique augmentent.
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