L’apprentissage automatique, ou « Machine Learning » en anglais, est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la conception de systèmes qui peuvent apprendre à partir de données et à prendre des décisions basées sur des données.
Les systèmes d’apprentissage automatique utilisent des algorithmes pour construire des modèles mathématiques à partir de ces données, qui sont utilisés pour faire des prédictions ou prendre des décisions sans être explicitement programmés pour effectuer la tâche.
Il existe principalement trois types d’apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et par renforcement.
- Apprentissage supervisé : Dans ce type d’apprentissage automatique, les algorithmes sont formés à l’aide de données étiquetées. Chaque ensemble de données d’entraînement comprend l’entrée souhaitée ainsi que la sortie correcte, appelée étiquette. L’objectif est de créer un modèle qui puisse prédire la valeur de sortie pour toute entrée donnée. Des exemples d’applications comprennent la régression linéaire, la régression logistique, les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux de neurones.
- Apprentissage non supervisé : Dans ce type d’apprentissage automatique, les algorithmes sont formés à l’aide de données non étiquetées. L’objectif est de découvrir la structure sous-jacente des données. Les algorithmes typiques comprennent le clustering (comme l’algorithme k-means), l’analyse en composantes principales (ACP) et les cartes auto-organisatrices (SOM).
- Apprentissage par renforcement : L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique où un agent apprend à se comporter dans un environnement en effectuant certaines actions et en recevant des récompenses ou des punitions. L’objectif est de maximiser la récompense totale. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement sont utilisés dans divers domaines, tels que la robotique, le contrôle de processus, la navigation et les jeux.
Un exemple de l’apprentissage automatique est le système de recommandation de Netflix. Ce système utilise à la fois l’apprentissage supervisé et non supervisé pour recommander des films et des séries télévisées à ses utilisateurs. Il utilise les données d’interaction des utilisateurs, comme les notes données aux films et les séries télévisées regardées, pour former un modèle qui peut prédire les préférences d’un utilisateur pour un film ou une série télévisée non encore visionnés. En d’autres termes, le système apprend les préférences de l’utilisateur en fonction de son comportement passé et utilise ces informations pour recommander du contenu qui pourrait lui plaire à l’avenir.