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 par lesquels les machines effectuent des tâches qui seraient effectuées par des personnes.
Il s'agit d'une programmation utilisée dans les ordinateurs, formée de règles prédéfinies qui permettent aux ordinateurs de prendre des décisions en fonction des données précédentes et des données utilisées par l'utilisateur.
Selon les programmes réalisés, 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 ?
La base de fonctionnement sont les algorithmes, qui sont des séquences définies 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 qui y ont été saisies.
C'est l'algorithme qui transporte 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 de langages d'application et de programmation pour l'utilisation d'algorithmes. Ils varient en fonction du besoin qui sera satisfait ou de la finalité de l'algorithme créé.
Types d'apprentissage automatique
Il existe deux principaux types d'apprentissage automatique: l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
enseignement supervisé
Dans l'apprentissage supervisé, il existe un ensemble précédent de données saisies dans la machine et les suggestions qui seront données à l'utilisateur doivent être similaires aux données enregistrées.
Fondamentalement, l'information est utilisée pour prédire un résultat attendu par l'utilisateur ou pour classer les éléments utilisés.
Exemple: une photographie est placée dans le navigateur Internet, qui recherche 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 du croisement d'informations.
Dans ce type d'apprentissage, les données sont regroupées et les résultats changent en fonction des variables.
Exemple: dans un moteur de recherche de bibliothèque, il est possible d'obtenir des résultats variés. La modification des résultats dépend du type de recherche effectuée 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 Intelligence artificielle.
A quoi sert l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique peut être utilisé pour de nombreuses fonctions. L'un des plus utilisés aujourd'hui est dans les médias sociaux, la recherche sur Internet et le marketing numérique.
Par exemple, des algorithmes de machine learning sont utilisés pour faire des suggestions à un internaute. Ils sont utilisés dans les sites Web de commerce électronique, les réseaux sociaux, les jeux, les plateformes de stockage vidéo et les applications de lecture de musique.
Dans ce cas, l'algorithme utilise vos données de séquence et vos données d'historique de navigation 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 les connaissances en apprentissage automatique peuvent également être appliquées à de nombreuses autres situations, telles que :
- recherches sur Internet,
- collecte et analyse de données,
- suivi des spams,
- organisation et classification des informations,
- recherche de fraude sur internet.
Différence entre apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur
L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont tous deux des moyens d'utiliser l'intelligence artificielle. Mais il y a une différence entre eux car l'apprentissage en profondeur (ce qui signifie apprentissage en profondeur) a des caractéristiques plus similaires à la capacité d'apprentissage humaine.
L'apprentissage en profondeur utilise également la prédiction des résultats à partir de données établies. La différence est que cela se produit plus précisément, plus comme ce qui se passe dans le cerveau d'une personne, car l'ordinateur peut adapter les informations de manière plus flexible.
Cela se produit parce que dans l'apprentissage en profondeur, un réseau de neurones artificiels est créé, qui fonctionne de manière similaire au 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 Logiciel et Bitcoin.