L’apprentissage automatique (Machine Learning en anglais) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmés pour chaque tâche spécifique. Voici les principes de base :
Tout commence par la collecte de données. Ces données peuvent être de tout type (texte, images, chiffres, etc.) et sont souvent divisées en deux ensembles : un pour l’entrainement et l’autre pour les tests.
Les données sont nettoyées et transformées pour faciliter l’apprentissage. Cela peut inclure la suppression des données erronées ou non pertinentes, la normalisation des données pour les rendre cohérentes, et la conversion des données non numériques en formats numériques.
Il existe différents modèles d’apprentissage automatique pour différents types de tâches. Par exemple, les réseaux de neurones sont populaires pour les tâches de reconnaissance d’image et de traitement du langage naturel.
Puis c’est la phase entrainement du modèle. Pendant cette phase, le modèle apprend à effectuer une tâche en analysant les données d’entrainement. Le modèle essaie de trouver des patterns ou des relations dans les données qui lui permettent de faire des prédictions ou de prendre des décisions. Après l’entrainement, le modèle est testé avec l’ensemble de données de test pour évaluer sa performance. Des métriques comme la précision, la recall, ou l’erreur quadratique moyenne sont utilisées pour mesurer sa performance.
En fonction des résultats de l’évaluation, le modèle peut être ajusté. Cela peut impliquer la modification des paramètres du modèle, l’utilisation de plus de données ou le changement du modèle lui-même.
Une fois le modèle optimisé et évalué, il peut être déployé dans un environnement réel pour faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur de nouvelles données.
Dans de nombreux cas, les modèles d’apprentissage automatique continuent à apprendre à partir de nouvelles données après leur déploiement, permettant une amélioration continue de leurs performances.
Les applications de l’apprentissage automatique sont vastes et incluent la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la détection de fraudes, les recommandations de produits, la conduite autonome, et bien plus.
