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Définition Apprentissage machine

Qu'est-ce que l'apprentissage machine:

L'apprentissage automatique est un domaine de l'informatique qui signifie "apprentissage automatique".

Cela fait partie du concept d'intelligence artificielle, qui étudie les moyens permettant aux machines de poser des tâches qui seraient exécutées par des personnes.

C’est une programmation utilisée dans les ordinateurs, formée par des règles définies au préalable qui leur permettent de prendre des décisions en fonction des données précédentes et des données utilisées par l’utilisateur.

Selon les calendriers établis, l’ordinateur a la capacité de prendre des décisions qui peuvent résoudre des problèmes ou booster les publications sur Internet, par exemple.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique?

Les algorithmes constituent la base de l'opération. Ce sont des séquences définies et composées d'informations et d'instructions qui seront suivies par l'ordinateur.

Ces séquences permettent aux ordinateurs de prendre une décision en fonction de la situation et des informations saisies.

C'est l'algorithme qui contient des informations sur la manière dont certaines procédures et opérations doivent être effectuées ou sur la manière dont une action doit être effectuée.

Il existe plusieurs types d’applications et de langages de programmation pour l’utilisation des algorithmes. Ils varient en fonction des besoins à satisfaire ou de l'objectif de l'algorithme créé.

Types d'apprentissage automatique

Il existe deux types principaux d’apprentissage automatique: l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.

Apprentissage supervisé

Dans l’apprentissage supervisé, un ensemble précédent de données a été inséré dans la machine et les suggestions qui seront données à l’utilisateur devraient être similaires aux données enregistrées.

Fondamentalement, les informations sont utilisées pour prédire un résultat attendu par l'utilisateur ou pour effectuer la classification des éléments utilisés.

Exemple: une photo est placée dans le navigateur Internet, qui cherche des informations sur l'origine de l'image ou d'autres images similaires.

Apprentissage non supervisé

Dans l'apprentissage non supervisé, il n'y a pas de résultat attendu spécifique, c'est-à-dire qu'il n'est pas possible de prédire les résultats des références croisées.

Dans ce type d'apprentissage, les données sont regroupées et les résultats changent en fonction des variables.

Exemple: dans un moteur de recherche d'une bibliothèque, il est possible d'obtenir des résultats variés. La modification des résultats dépend du type de recherche et des variables utilisées, telles que le nom du livre, le nom de l'auteur ou la date de publication.

Voir aussi la signification de l'intelligence artificielle.

A quoi sert l'apprentissage machine?

L'apprentissage automatique peut être utilisé pour de nombreuses fonctions. L’un des domaines les plus utilisés aujourd’hui concerne les médias sociaux, la recherche sur Internet et le marketing numérique.

Par exemple, des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour faire des suggestions à un utilisateur d'internet. Ils sont utilisés dans les sites de commerce virtuels, les réseaux sociaux, les jeux, les plates-formes de stockage vidéo et les applications de lecture de musique.

Dans ce cas, l'algorithme utilise les données de ses séquences et les données de l'historique de navigation sur Internet pour faire de nouvelles suggestions à l'utilisateur. Les préférences de l'utilisateur lors de la navigation et du partage de données sont utilisées pour suggérer des programmes ou des services similaires.

Ce sont des utilisations plus courantes, mais la connaissance de l’apprentissage automatique peut également s’appliquer à de nombreuses autres situations, telles que:

  • recherche sur internet,
  • collecte et analyse de données,
  • suivi des messages de spam,
  • organisation et classification de l'information,
  • rechercher une fraude sur Internet.

Différence entre apprentissage automatique et apprentissage en profondeur

L'apprentissage par machine et l'apprentissage en profondeur sont des moyens d'utiliser l'intelligence artificielle. Mais il y a une différence entre eux parce que l'apprentissage en profondeur (ce qui signifie apprentissage en profondeur) a des caractéristiques plus similaires à la capacité d'apprentissage de l'être humain.

L'apprentissage en profondeur utilise également la prévision des résultats à partir de données établies. La différence est que cela se produit de manière plus précise, plus semblable à ce qui se passe dans le cerveau d'une personne, car l'ordinateur peut adapter les informations de manière plus flexible.

En effet, dans l'apprentissage en profondeur, un réseau de neurones artificiels est créé, qui fonctionne comme le réseau de neurones du cerveau humain.

C'est ce réseau qui fait que le fonctionnement de la machine présente de nombreuses similitudes avec le fonctionnement du cerveau et est capable d'apprendre et d'interpréter des informations.

Voir aussi les significations de Software et Bitcoin.

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