Modèle de présentation du module d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) sont deux domaines étroitement liés qui ont connu des progrès considérables ces dernières années, révolutionnant de nombreux secteurs et notre quotidien. L'intelligence artificielle désigne le concept plus large de la capacité des machines à accomplir des tâches de manière « intelligente », tandis que l'apprentissage automatique est une branche de l'IA qui utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour permettre aux machines d'améliorer leurs performances sur des tâches spécifiques grâce à l'expérience. L'IA englobe un large éventail de technologies, notamment les systèmes à base de règles, le traitement automatique du langage naturel (TALN), la robotique et la vision par ordinateur. L'apprentissage automatique, quant à lui, se concentre sur le développement de modèles qui apprennent des schémas à partir des données, permettant ainsi aux systèmes de faire des prédictions, de classifier des informations, voire de générer de nouvelles données à partir de l'expérience acquise.

L'apprentissage automatique se divise en trois grandes catégories : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. En apprentissage supervisé, les modèles sont entraînés sur des données étiquetées, c'est-à-dire que les données d'entrée sont associées à la sortie correspondante. Cette méthode est couramment utilisée pour des tâches telles que la détection de spams, la classification d'images et la reconnaissance vocale. L'apprentissage non supervisé, quant à lui, traite des données non étiquetées ; le système tente alors d'identifier des schémas ou des regroupements cachés, une technique souvent employée pour le clustering ou la détection d'anomalies. L'apprentissage par renforcement est un système basé sur le feedback, où un agent apprend à optimiser ses actions dans un environnement afin de maximiser ses récompenses cumulées. Il est fréquemment utilisé en robotique et dans les jeux vidéo.

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