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Le Machine Learning (ML), ou apprentissage automatique en français, est une branche de l'Intelligence Artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de techniques permettant aux ordinateurs d'apprendre et de faire des prédictions ou des décisions basées sur des données. Contrairement aux systèmes traditionnels programmés par des règles strictes, les systèmes de ML apprennent de manière autonome en identifiant des patterns et des relations dans les données.
Les algorithmes de ML nécessitent de grandes quantités de données pour s'entraîner. Ces ensembles de données doivent être représentatifs du problème que l'on cherche à résoudre.
Entraînement, Test et Validation :
Les données sont souvent divisées en ensembles d'entraînement, de test et de validation. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour apprendre le modèle, l'ensemble de validation pour ajuster les hyperparamètres, et l'ensemble de test pour évaluer les performances du modèle.
Fonctions de Coût et d'Optimisation :
Une fonction de coût mesure l'erreur entre les prédictions du modèle et les données réelles. Les algorithmes d'optimisation cherchent à minimiser cette fonction de coût.
Types d'Apprentissage :
Utilisé pour des tâches de régression, prédisant une valeur continue basées sur les données d'entrée.
KMoyennes (KMeans) :
Un algorithme de clustering qui regroupe les données en un certain nombre de clusters.
Forêts Aléatoires (Random Forest):
Un ensemble d'arbres de décision qui vote pour la prédiction finale.
Réseaux de Neurones :
Le Machine Learning est utilisé dans de nombreux domaines, comme la santé (diagnostic médical), la finance (détection de fraude), le marketing (recommandations de produits) et bien d'autres.