L’apprentissage automatique 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. L’apprentissage automatique se concentre sur le développement de programmes informatiques capables d’accéder aux données et de 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 une instruction, 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 de l’apprentissage automatique, 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.
Certaines Méthodes d’apprentissage Automatique
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent classés comme supervisés ou non supervisés.
- Les algorithmes d’apprentissage automatique supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données à l’aide d’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 en mesure de fournir des cibles 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, des algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour l’entraînement ne sont ni classifiées 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 d’apprentissage automatique semi-supervisés se situent quelque part entre l’apprentissage supervisé et non supervisé, car ils utilisent 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. Habituellement, l’apprentissage semi-supervisé est choisi lorsque les données étiquetées acquises nécessitent des ressources qualifiées et pertinentes afin de les former / apprendre de celles-ci. Sinon, l’acquisition de données non étiquetées ne nécessite généralement pas de ressources supplémentaires.
- Les algorithmes d’apprentissage automatique de renforcement sont une méthode d’apprentissage qui interagit avec son environnement en produisant des actions et en découvrant 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 apprenne quelle action est la meilleure; c’est ce qu’on appelle le signal de renforcement.
L’apprentissage automatique permet d’analyser des quantités massives de données. Bien qu’il fournisse généralement des résultats plus rapides et plus précis afin d’identifier des opportunités rentables ou des risques dangereux, il peut également nécessiter du temps et des ressources supplémentaires pour le former correctement. La combinaison de l’apprentissage automatique avec l’IA et les technologies cognitives peut le rendre encore plus efficace dans le traitement de grands volumes d’informations.
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Initialement publié en Mars 2017, mis à jour en mai 2020