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Machine Learning

Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Cette technologie vise à apprendre aux machines à tirer des enseignements des données et à s'améliorer avec l'expérience, au lieu d'être explicitement programmées pour le faire. Dans le Machine Learning, les algorithmes sont entraînés à trouver des patterns et des corrélations dans de grands ensembles de données, ainsi qu'à prendre les meilleures décisions et à émettre les meilleures prévisions en s'appuyant sur leur analyse. Avec la pratique, les applications du Machine Learning s'améliorent. Et plus le volume de données auxquelles elles ont accès est important, plus elles deviennent précises. Le Machine Learning a des applications partout autour de nous : dans nos foyers, dans nos paniers de shopping, dans nos médias de divertissement et même dans notre santé.

Quel rapport entre le Machine Learning et l'IA ?

Le Machine Learning, ainsi que l'apprentissage profond (Deep learning) et les réseaux de neurones artificiels qui le composent, constituent des sous-ensembles concentriques de l'IA. L'IA traite les données pour prendre des décisions et émettre des prévisions. Les algorithmes de Machine Learning permettent non seulement à l'IA de traiter ces données, mais aussi de les exploiter pour apprendre et devenir plus intelligente, sans avoir à recourir à une programmation additionnelle. L'intelligence artificielle est la mère du Machine Learning et de tous les sous-ensembles qui le composent. Dans le premier sous-ensemble se trouve le Machine Learning. Dans le Machine Learning se trouve l'apprentissage profond. Et dans l'apprentissage profond se trouvent les réseaux de neurones artificiels.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le Machine Learning se décline sous différents types de modèles, qui emploient chacun des techniques algorithmiques différentes. Selon la nature des données et le résultat souhaité, l'un de ces quatre modèles d'apprentissage peut être utilisé : supervisé, non supervisé, semi-supervisé ou par renforcement. Dans chacun de ces modèles, une ou plusieurs techniques algorithmiques peuvent être appliquées. Tout dépend des ensembles des données qui seront utilisés et de l'objectif visé au niveau des résultats. Par nature, les algorithmes de Machine Learning sont conçus pour classifier des éléments, repérer des patterns, prévoir des résultats et prendre des décisions éclairées. Les algorithmes peuvent être mis en œuvre individuellement ou en groupe dans le but d'atteindre la plus grande précision possible lorsque les données utilisées sont complexes et imprévisibles.

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