L’apprentissage automatique, ou Machine Learning en anglais, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre et de s’améliorer sans être explicitement programmés. Il existe différentes catégories de l’apprentissage automatique qui sont utilisées en fonction des problèmes à résoudre et des données disponibles. Dans cet article, nous allons explorer les différentes catégories de l’apprentissage automatique.
- Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé est une catégorie de l’apprentissage automatique où l’algorithme apprend à partir de données étiquetées. Cela signifie que chaque exemple de données est associé à une réponse connue ou une étiquette. L’algorithme est entraîné à partir de ces données étiquetées pour prédire la réponse ou l’étiquette pour de nouvelles données similaires.
L’apprentissage supervisé est largement utilisé dans des applications telles que la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale et la prédiction de valeurs numériques telles que le prix de l’immobilier ou les revenus futurs.
- Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé est une catégorie de l’apprentissage automatique où l’algorithme apprend à partir de données non étiquetées. Cela signifie que l’algorithme doit trouver des structures et des modèles dans les données sans avoir de réponse connue. L’apprentissage non supervisé est utilisé pour des tâches telles que la segmentation d’images, la recommandation de produits et la détection d’anomalies.
- Apprentissage semi-supervisé
L’apprentissage semi-supervisé est une catégorie de l’apprentissage automatique qui utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner un algorithme. L’objectif est d’améliorer les performances de l’apprentissage supervisé en utilisant les données non étiquetées pour renforcer les modèles appris à partir des données étiquetées.
L’apprentissage semi-supervisé est souvent utilisé dans des situations où les données étiquetées sont rares et coûteuses à obtenir, tandis que les données non étiquetées sont abondantes et faciles à obtenir.
- Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement est une catégorie de l’apprentissage automatique où un algorithme apprend à partir d’une interaction avec un environnement. L’algorithme apprend en prenant des actions et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction des résultats de ces actions.
L’apprentissage par renforcement est utilisé dans des applications telles que les jeux, la robotique et la gestion des ressources. Les exemples incluent les algorithmes d’optimisation des trajets de drones, les algorithmes de contrôle de la température dans les bâtiments et les algorithmes de recommandation de produits pour les clients.
- Apprentissage en ligne
L’apprentissage en ligne est une catégorie de l’apprentissage automatique où l’algorithme apprend continuellement à partir de données qui arrivent en flux constant. Les données sont traitées en temps réel, ce qui permet à l’algorithme de s’adapter rapidement aux changements dans l’environnement.
