[PDF] Fondements de l 'Apprentissage Automatique Classification - LIFL

Quelle est la différence entre l'apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique ?

Les termes « apprentissage en profondeur » et « apprentissage automatique » ayant tendance à être utilisés indifféremment, il convient de noter les nuances entre les deux. L'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones sont tous des sous-domaines de l'intelligence artificielle.

Quels sont les différents types d’apprentissages ?

Deux méthodes sont alors possibles pour apprendre : L’apprentissage par généralisation a pour objectif d’extraire des règles implicites à partir d’une quantité d’exemples afin de les réappliquer à de nouvelles situations jamais rencontrées. L’apprentissage par cœur est relativement aisé pour une machine à condition de disposer des exemples.

Quels sont les limitations des systèmes d’apprentissage automatique ?

Voici un rappel de quelques limitations auxquelles ces systèmes font face : Le jeu de donnée d’entraînement doit être représentatif et non-biaisé. Les nombreuses techniques d’apprentissage automatique sont présentes dans un grand nombre de domaines d’application.

Quels sont les problèmes récurrents dans l’apprentissage automatique ?

Ainsi, il peut être nécessaire de faire quelques approximations sur le problème, permettant de gagner en efficacité, au prix de la précision du modèle ; Un problème récurrent dans l’apprentissage automatique est le fléau de la dimension. Il s’agit d’un phénomène arrivant lorsque l’on cherche à analyser des données de grande dimension.