Il est possible de définir le machine learning comme des algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce à l'expérience. Le machine learning englobe trois domaines clés. Concentrons-nous sur le premier pilier : l'apprentissage supervisé.
Apprentissage supervisé
L'Apprentissage Supervisé en Machine Learning : Un Aperçu
L'Essence de l'Apprentissage Supervisé
Au cœur de nombreuses applications actuelles de machine learning, l'apprentissage supervisé consiste simplement à associer des entrées à des sorties. Par exemple, à partir d'une image de chat ou de chien, un modèle entraîné prédit "chat" ou "chien". La complexité réside dans les algorithmes et la collecte de données, bien que le concept soit fondamentalement direct et intuitif.
- Classification : Prenez un ensemble de données, comme des images de chats et de chiens, étiquetez-le, puis introduisez-le dans un modèle. Avec suffisamment de données, ce dernier apprend à classer ces images correctement.
- Régression : Prenez un ensemble de données, comme des images de chats et de chiens, étiquetez-le, puis introduisez-le dans un modèle. Avec suffisamment de données, ce dernier apprend à classer ces images correctement.
Applications Concrètes : Quelques Uses Cases
- Prédire le Rendement Agricole : Utiliser des données historiques et météorologiques pour anticiper le rendement des cultures.
- Chatbots pour Services Touristiques : Concevoir des chatbots pour assister les clients des hôtels et agences de voyages.
- Détecter des Émotions Consommateurs : Analyser les réactions lors des tests de produits via la détection des émotions.
- Optimiser l'Expérience de Consommation : Guider les consommateurs dans leurs choix en magasin (Enozyto).
En conclusion
En résumé, le machine learning est une branche de l'IA qui utilise des algorithmes capables de s'améliorer par l'expérience. L'apprentissage supervisé, représentant plus de 90 % des applications en entreprise, est au cœur de cette révolution, avec des méthodes comme la classification et la régression permettant de faire des prédictions précises et efficaces. Il ne s'agit pas simplement de comprendre ces techniques, mais de les mettre en pratique pour résoudre des problèmes réels.
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