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Apprentissage Automatique Introduction

Quelle est l’introduction de l’apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique (ML) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs de « s'auto-apprendre » à partir des données d'entraînement et de s'améliorer au fil du temps, sans être explicitement programmés .
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables de détecter des modèles dans les données et d’en tirer des leçons afin de faire leurs propres prédictions.
Qu'est-ce qu'un modèle d'apprentissage automatique ?
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.
Pourquoi utiliser l'apprentissage automatique ?
En substance, l'apprentissage automatique permet d'automatiser le développement de modèles analytiques au moyen d'algorithmes d'optimisation et de paramètres qui peuvent être modifiés et affinés.
Types d'apprentissage automatique
Il existe fondamentalement 4 types d'algorithmes d'apprentissage automatique : supervisé, semi-supervisé, non supervisé et renforcé.

Quelle est l’introduction de l’apprentissage automatique ?