L’apprentissage machine est une application d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience elle-même sans être explicitement programmée. L’apprentissage machine se concentre sur le développement de programmes informatiques qui peuvent accéder à des données et les utiliser pour apprendre par eux-mêmes.

Ce processus d’apprentissage commence par des observations ou des données, comme des exemples, une expérience de première main ou des instructions, dans le but de rechercher des modèles dans les données et de prendre de meilleures décisions à l’avenir sur la base des exemples que nous fournissons. Votre objectif premier est de permettre aux ordinateurs d’apprendre automatiquement sans intervention ou assistance humaine et d’adapter les actions en conséquence.

Les algorithmes d’apprentissage automatique supervisé peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé aux nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire les événements futurs. En partant de l’analyse d’un ensemble de données de formation connues, l’algorithme d’apprentissage produit une fonction déduite pour faire des prédictions sur les valeurs de sortie. t peut fournir des objectifs après une formation suffisante pour chaque nouvelle entrée. L’algorithme d’apprentissage peut également comparer sa sortie avec la sortie correcte et prédite et trouver des erreurs pour modifier le modèle en conséquence.

En revanche, les algorithmes d’apprentissage machine non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour la formation ne sont ni classifiées ni étiquetées. L’apprentissage non supervisé étudie comment les systèmes peuvent déduire une fonction pour décrire une structure cachée par des données non étiquetées. Le système ne comprend pas le bon résultat, mais explore les données et peut tirer des inférences à partir d’ensembles de données pour décrire des structures cachées par des données non étiquetées.

Les algorithmes d’apprentissage machine semi-supervisé sont à mi-chemin entre l’apprentissage supervisé et non supervisé car ils utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour la formation – généralement une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Les systèmes qui utilisent cette méthode sont capables d’améliorer considérablement la précision de l’apprentissage. En général, l’apprentissage semi-supervisé est choisi lorsque les données labellisées acquises nécessitent des ressources qualifiées et pertinentes pour la formation/apprentissage. Dans le cas contraire, l’acquisition de données non labellisées ne nécessite généralement pas de ressources supplémentaires.

Les algorithmes d’apprentissage automatique renforcé sont une méthode d’apprentissage qui interagit avec le milieu environnant en produisant des actions et en découvrant des erreurs ou des récompenses. La recherche d’essais et d’erreurs et les récompenses différées sont les caractéristiques les plus pertinentes de l’apprentissage par renforcement. Il permet aux machines et aux agents logiciels de déterminer automatiquement le comportement idéal dans un contexte spécifique afin de maximiser ses performances. Un simple retour d’information sur les récompenses est nécessaire pour que l’agent apprenne quelle action est la meilleure ; c’est ce qu’on appelle un signal de renforcement.

L’apprentissage machine permet l’analyse d’énormes quantités de données. S’il fournit généralement des résultats plus rapides et plus précis pour identifier les opportunités rentables ou les risques dangereux, il peut également nécessiter du temps et des ressources supplémentaires pour le former correctement. La combinaison de l’apprentissage machine avec l’intelligence artificielle et les technologies cognitives peut le rendre encore plus efficace dans le traitement de grands volumes d’informations.