Machine Learning

Apprentissage automatique (ou Machine Learning en anglais) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles statistiques permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données. Contrairement à une programmation traditionnelle où les règles et les instructions doivent être explicitement codées, l'apprentissage automatique permet aux machines d'identifier des motifs, de faire des prédictions et de prendre des décisions basées sur des informations antérieures sans intervention humaine directe.Les systèmes d'apprentissage automatique utilisent des techniques variées, telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. Dans l'apprentissage supervisé, le modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées, tandis que dans l'apprentissage non supervisé, il doit identifier des structures ou des regroupements dans des données non étiquetées. L'apprentissage par renforcement implique un agent qui apprend en interagissant avec son environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités.L'apprentissage automatique trouve des applications dans de nombreux domaines, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation et la détection de fraudes, entre autres. Il joue un rôle essentiel dans la transformation numérique et l'analyse des grandes quantités de données disponibles aujourd'hui.