𝐐𝐮'𝐞𝐬𝐭-𝐜𝐞 𝐪𝐮𝐞 𝐥'𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐬𝐚𝐠𝐞 𝐚𝐮𝐭𝐨𝐦𝐚𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 (𝐦𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐥𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠) ?

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui se concentre sur l'utilisation de données et d'algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent, améliorant progressivement sa précision.

IBM a une riche histoire avec l'apprentissage automatique. L'un des siens, Arthur Samuel, est crédité d'avoir inventé le terme "apprentissage automatique" avec ses recherches autour du jeu de dames. Robert Nealey, le maître autoproclamé des dames, a joué le jeu sur un ordinateur IBM 7094 en 1962, et il a perdu contre l'ordinateur. Comparé à ce qui peut être fait aujourd'hui, cet exploit semble anodin, mais il est considéré comme une étape majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Au cours des deux dernières décennies, les avancées technologiques en matière de stockage et de puissance de traitement ont permis la création de certains produits innovants basés sur l'apprentissage automatique, tels que le moteur de recommandation de Netflix et les voitures autonomes.

L'apprentissage automatique est une composante importante du domaine en plein essor de la science des données. Grâce à l'utilisation de méthodes statistiques, les algorithmes sont formés pour effectuer des classifications ou des prédictions, et pour découvrir des informations clés dans les projets d'exploration de données. Ces informations guident ensuite la prise de décision au sein des applications et des entreprises, impactant idéalement les mesures de croissance clés. Alors que le Big Data continue de se développer et de se développer, la demande du marché pour les data scientists va augmenter. Ils seront appelés à aider à identifier les questions commerciales les plus pertinentes et les données pour y répondre.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont généralement créés à l'aide de frameworks qui accélèrent le développement de solutions, tels que TensorFlow et PyTorch.

𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐟𝐨𝐧𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧𝐧𝐞 𝐥'𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐬𝐚𝐠𝐞 𝐚𝐮𝐭𝐨𝐦𝐚𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞

UC Berkeley divise le système d'apprentissage d'un algorithme d'apprentissage automatique en trois parties principales.

1-Un processus de décision : en général, les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour effectuer une prédiction ou une classification.

2-Une fonction d'erreur : une fonction d'erreur évalue la prédiction du modèle.

3-Un processus d'optimisation du modèle : si le modèle peut mieux s'adapter aux points de données de l'ensemble d'apprentissage, les poids sont ajustés pour réduire l'écart entre l'exemple connu et l'estimation du modèle.

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