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Le Machine Learning (ML), ou apprentissage automatique, est un sousdomaine clé de l'Intelligence Artificielle (IA). Il se distingue par sa capacité à apprendre et à s'améliorer à partir de données sans avoir été explicitement programmé pour accomplir ces tâches. Dans cette leçon, nous examinerons le rôle crucial que le ML joue au sein de l'IA.
Le ML repose sur des algorithmes capables de détecter des motifs dans des ensembles de données complexes. Ces algorithmes peuvent ensuite être utilisés pour faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur de nouvelles données. Par exemple, un système de recommandation de films sur une plateforme de streaming utilise des algorithmes de ML pour suggérer des films que vous pourriez aimer en se basant sur vos précédentes visualisations.
Il existe principalement trois types d'apprentissage en ML: Apprentissage supervisé: où l'algorithme apprend à partir de données d'entraînement étiquetées. Apprentissage non supervisé: où l'algorithme explore directement les données non étiquetées pour trouver des structures cachées. Apprentissage par renforcement: où l'algorithme apprend en interagissant avec un environnement pour maximiser certaines récompenses.
Le ML est le moteur qui propulse de nombreuses applications d'IA que nous utilisons au quotidien. Voici quelques exemples : 1. Reconnaissance d'image : Utilisée dans des applications allant de la sécurité (reconnaissance faciale) à la santé (analyse de radiographies). 2. Traitement du langage naturel (NLP) : Cette technologie permet aux machines de comprendre, interpréter et répondre au langage humain. Les assistants virtuels comme Siri ou Alexa en sont des exemples. 3. Systèmes de recommandation : Utilisés par des entreprises telles que Netflix ou Amazon pour recommander des produits ou films en fonction de votre historique.
Le ML permet de créer des systèmes plus précis et efficaces, qui s'améliorent avec le temps. Les algorithmes peuvent traiter des quantités massives de données rapidement et détecter des tendances et anomalies que les humains pourraient ne pas remarquer.
En résumé, le rôle du Machine Learning dans l'IA est fondamental. C'est grâce au ML que l'IA peut s'adapter et apprendre en permanence, en transformant les données en informations utiles, ce qui mène à des innovations dans divers domaines allant de la santé à la finance.