Apprentissage automatique (Machine Learning) : apprendre à partir des données
L'apprentissage automatique (Machine Learning ou ML) est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. Les algorithmes de ML identifient des motifs, font des prédictions et prennent des décisions en se basant sur les données d'entraînement.
Types d'apprentissage automatique
Il existe plusieurs types d'apprentissage automatique :
- Apprentissage supervisé : Le système apprend à partir de données étiquetées, c'est-à-dire des données pour lesquelles la réponse correcte est connue (ex : classification, régression).
- Apprentissage non supervisé : Le système apprend à partir de données non étiquetées, en identifiant des structures et des relations cachées (ex : clustering, réduction de dimensionnalité).
- Apprentissage par renforcement : Le système apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités (ex : jeux, robotique).
Algorithmes d'apprentissage automatique
De nombreux algorithmes sont utilisés en apprentissage automatique :
- Régression linéaire : Utilisée pour prédire une variable continue à partir d'une ou plusieurs variables prédictives.
- Arbres de décision : Utilisés pour la classification et la régression, en créant un arbre de décisions basé sur les caractéristiques des données.
- Machines à vecteurs de support (SVM) : Utilisées pour la classification, en trouvant l'hyperplan optimal pour séparer les données en différentes classes.
- Réseaux de neurones : Modèles inspirés du fonctionnement du cerveau humain, utilisés pour des tâches complexes comme la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.
- K-means : Algorithme de clustering qui regroupe les données en K clusters en fonction de leur similarité.
Applications de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique a de nombreuses applications :
- Reconnaissance d'images : Identification d'objets, de personnes et de scènes dans des images et des vidéos.
- Traitement du langage naturel : Traduction automatique, analyse de sentiments, chatbots.
- Prédiction : Prévision des ventes, détection de fraudes, diagnostic médical.
- Recommandation : Recommandation de produits, de films, de musique.
- Robotique : Navigation autonome, planification de tâches, contrôle de robots.