L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Cette technique d’apprentissage automatique est de plus en plus utilisée pour résoudre des problèmes complexes, comme la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’image et la prédiction de résultats futurs.
Le processus d’apprentissage automatique commence par la collecte de données. Les données peuvent être de différentes formes et tailles, allant des images et des vidéos aux textes et aux chiffres. Une fois que les données sont collectées, elles sont préparées et nettoyées pour éliminer les erreurs et les valeurs aberrantes.
La prochaine étape consiste à diviser les données en ensembles de formation et de test. L’ensemble de formation est utilisé pour entraîner le modèle d’apprentissage automatique, tandis que l’ensemble de test est utilisé pour évaluer la performance du modèle. L’objectif de l’apprentissage automatique est de créer un modèle qui peut généraliser et prédire avec précision des résultats sur de nouvelles données.
Il existe plusieurs types d’algorithmes d’apprentissage automatique, mais ils peuvent être classés en deux catégories principales : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
L’apprentissage supervisé est utilisé pour résoudre des problèmes de classification et de régression. Dans l’apprentissage supervisé, le modèle est entraîné sur un ensemble de données qui contiennent des exemples d’entrée et de sortie attendus. Le modèle utilise ces exemples pour apprendre à associer des entrées à des sorties.
Par exemple, pour entraîner un modèle de reconnaissance vocale, on peut utiliser un ensemble de données contenant des enregistrements audio de différentes personnes prononçant des mots. Chaque enregistrement est associé à un texte représentant les mots prononcés. Le modèle utilise ces exemples pour apprendre à associer des enregistrements audio à des textes.
L’apprentissage non supervisé, en revanche, est utilisé pour résoudre des problèmes de regroupement et de réduction de dimensionnalité. Dans l’apprentissage non supervisé, le modèle est entraîné sur un ensemble de données qui ne contiennent pas d’exemples de sortie attendus. Le modèle utilise ces données pour découvrir des structures et des motifs dans les données.
Par exemple, pour regrouper des images similaires ensemble, on peut utiliser un algorithme d’apprentissage non supervisé comme le clustering. Le modèle prend des images en entrée et utilise des techniques mathématiques pour trouver des groupes d’images similaires.
Une fois que le modèle est entraîné, il est évalué sur un ensemble de données de test. L’évaluation mesure la précision du modèle à prédire les résultats sur de nouvelles données. Si le modèle n’obtient pas de bons résultats sur l’ensemble de test, il doit être ré-entraîné avec des paramètres différents ou avec plus de données.
Enfin, une fois que le modèle est satisfaisant, il peut être utilisé pour prédire les résultats sur de nouvelles données. Par exemple, un modèle de reconnaissance vocale peut être utilisé pour transcrire automatiquement des enregistrements audio en texte.
