Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

Qu'est-ce que le machine learning? IA #2 | Ex Materiae

Deuxième étape de notre parcours sur l'intelligence artificielle, nous nous arrêtons aujourd'hui sur le machine learning, une méthode d'amélioration des ...

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

Le processus d’apprentissage commence par des observations ou des données, telles que des exemples, une expérience directe ou des instructions, afin de rechercher des modèles dans les données et de prendre de meilleures décisions à l’avenir sur la base des exemples que nous fournissons. L’objectif principal est de permettre aux ordinateurs d’apprendre automatiquement sans intervention ou assistance humaine et d’ajuster les actions en conséquence.

Mais, en utilisant les algorithmes classiques du machine learning, le texte est considéré comme une séquence de mots-clés ; au lieu de cela, une approche basée sur l’analyse sémantique imite la capacité humaine à comprendre le sens d’un texte.

Quelques méthodes du Machine Learning

Les algorithmes du Machine Learning sont souvent classés comme supervisés ou non supervisés.

  • Les algorithmes du Machine Learning supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. À partir de l’analyse d’un ensemble de données d’apprentissage connu, l’algorithme d’apprentissage produit une fonction inférée pour faire des prédictions sur les valeurs de sortie. Le système est capable de fournir des objectifs pour toute nouvelle entrée après une formation suffisante. L’algorithme d’apprentissage peut également comparer sa sortie avec la sortie correcte et prévue et trouver des erreurs afin de modifier le modèle en conséquence.
  • En revanche, les algorithmes du Machine Learning non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour l’entraînement ne sont ni classées ni étiquetées. L’apprentissage non supervisé étudie comment les systèmes peuvent déduire une fonction pour décrire une structure cachée à partir de données non étiquetées. Le système ne trouve pas la bonne sortie, mais il explore les données et peut tirer des inférences à partir d’ensembles de données pour décrire des structures cachées à partir de données non étiquetées.
  • Les algorithmes du Machine Learning semi-supervisé se situent quelque part entre l’apprentissage supervisé et non supervisé, car ils utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l’entraînement – 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. Habituellement, l’apprentissage semi-supervisé est choisi lorsque les données étiquetées acquises nécessitent des ressources compétentes et pertinentes afin de les former/d’en tirer des enseignements. Sinon, l’acquisition de données non étiquetées ne nécessite généralement pas de ressources supplémentaires.
  • Les  algorithmes de renforcement du Machine Learning est une méthode d’apprentissage qui interagit avec son environnement en produisant des actions et découvre des erreurs ou des récompenses. La recherche par essais et erreurs et la récompense différée sont les caractéristiques les plus pertinentes de l’apprentissage par renforcement. Cette méthode 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 de récompense est nécessaire pour que l’agent sache quelle action est la meilleure ; c’est ce qu’on appelle le signal de renforcement.

Le Machine Learning permet d’analyser des quantités massives de données. Bien qu’il fournisse généralement des résultats plus rapides et plus précis afin d’identifier les opportunités rentables ou les risques dangereux, il peut également nécessiter du temps et des ressources supplémentaires pour le former correctement. La combinaison du Machine Learning avec l’IA et les technologies cognitives peut le rendre encore plus efficace dans le traitement de gros volumes d’informations .

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