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L'apprentissage automatique

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  • Comment ça marche l'apprentissage automatique ?

    L'apprentissage non supervisé, ou apprentissage automatique non supervisé, utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et regrouper des jeux de données non étiquetées.
    Ces algorithmes découvrent des modèles cachés ou des regroupements de données sans nécessiter d'intervention humaine.

  • Quels sont les trois types d'apprentissage automatique ?

    Types d'apprentissage automatique
    Il existe fondamentalement 4 types d'algorithmes d'apprentissage automatique : supervisé, semi-supervisé, non supervisé et renforcé.

  • Quel est l'objectif de toutes les techniques d'apprentissage automatique ?

    L'apprentissage automatique (machine learning en anglais), qui est l'un des sous-domaines de l'intelligence artificielle, a pour objectif d'extraire et d'exploiter automatiquement l'information présente dans un jeu de données.

  • L'apprentissage automatique est l'utilisation des mathématiques et aussi des statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données (beaucoup de données).
    Avec l'apprentissage profond on forme un réseau de plusieurs neurones artificiels qui fonctionne à peu prêt comme dans notre cerveau.
L'apprentissage automatique (machine learning en anglais) est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d'« apprendre » à partir de données, via des modèles mathématiques.

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