L'apprentissage automatique (Machine Learning) est utilisé en intelligence artificielle et en science et analyse des données (Analytics and Data Science). Il existe différents types d'apprentissage automatique : le supervisé, le non-supervisé et celui par renforcement.
Supervisé: toutes les données sont étiquetées et les algorithmes apprennent à prédire le résultat des données d'entrée. Non supervisé: toutes les données ne sont pas étiquetées et les algorithmes apprennent la structure inhérente à partir des données en entrée.
Une forme d'intelligence artificielle (IA) qui permet à un système d'apprendre de manière itérative à partir des données grâce à différents algorithmes pour les décrire et prévoir des résultats en apprenant à partir de données de formation qui génèrent des modèles précis.
Intelligence artificielle (AI) est une manière "intelligente" de créer des machines intelligentes, l'apprentissage automatique (ML) est une partie de l'IA qui aide à créer des applications basées sur l'IA, et Deep Learning (DL) fait à nouveau partie de l'apprentissage automatique qui forme un modèle avec des ...
un biais inductif d'un apprenant est l'ensemble d'hypothèses supplémentaires suffisantes pour justifier ses inférences inductives comme inférences déductives.
En substance, l'apprentissage automatique permet d'automatiser le développement de modèles analytiques au moyen d'algorithmes d'optimisation et de paramètres qui peuvent être modifiés et affinés.
On distingue trois techniques de Machine Learning : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non-supervisé, et l'apprentissage par renforcement. Dans le cas de l'apprentissage supervisé, le plus courant, les données sont étiquetées afin d'indiquer à la machine quelles patterns elle doit rechercher.
Tandis que le Machine learning fonctionne à partir d'une base de données contrôlable, le Deep learning a besoin d'un volume de données bien plus considérable. Le système doit disposer de plus de 100 millions d'entrées pour donner des résultats fiables.
Au premier niveau (appelé profil d'identité) est pris en compte le comportement de la personne en situation d'apprendre. On peut définir 7 profils d'identités différents : le perfectionniste, l'intellectuel, le rebelle, le dynamique, l'aimable, l'émotionnel, l'enthousiaste.
Le machine learning (ML) est une forme d'intelligence artificielle (IA) qui est axée sur la création de systèmes qui apprennent, ou améliorent leurs performances, en fonction des données qu'ils traitent.
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui utilise principalement des données et des algorithmes pour imiter la manière dont les être humains apprennent, en améliorant progressivement sa précision.
L'utilisation de l'apprentissage non supervisé peut être réunie en problèmes de clustering et d'association.
L'apprentissage latent est l'association de plusieurs stimuli indifférents sans qu'un avantage ou un désavantage immédiat n'apparaisse. ces stimuli sont mémorisés et sont utilisés plus tard. La réponse est fixée sans renforcement préalable de la connexion entre cette réponse et les stimuli qui la provoquent.
L' objectif de base du machine learning est "d'apprendre à apprendre" aux ordinateurs – et par la suite, à agir et réagir – comme le font les humains, en améliorant leur mode d'apprentissage et leurs connaissances de façon autonome sur la durée.
Les réseaux neuronaux utilisent des données de formation pour apprendre et améliorer leur précision au fil du temps.
Le langage Python s'est imposé comme le langage de référence pour les applications de machine learning.
La méthode démonstrative ; La méthode interrogative ou maïeutique ; La méthode active ou dite « de découverte » ; La méthode expérientielle.