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L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes form茅s sur des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour cr茅er des mod猫les qui permettent aux machines d'effectuer des t芒ches qui ne seraient autrement possibles que pour les humains, telles que la cat茅gorisation d'images, l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 ou la pr茅diction des fluctuations de prix.

Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est l'une des formes les plus courantes d'intelligence artificielle et il est souvent 脿 l'origine d'un grand nombre de biens et de services num茅riques que nous utilisons tous les jours.聽

Apprendrez davantage sur ce qu'est l'apprentissage automatique, notamment sur son fonctionnement, ses diff茅rents types et son utilisation dans le monde r茅el. Nous examinerons les avantages et les dangers de l'apprentissage automatique et, 脿 la fin, vous trouverez des cours flexibles et peu on茅reux qui peuvent vous aider 脿 en apprendre encore plus sur l'apprentissage automatique.聽

Cours sur l'apprentissage automatique adapt茅s aux d茅butants

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D茅finition de l'apprentissage automatique聽

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise des algorithmes form茅s sur des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour cr茅er des mod猫les d'auto-apprentissage capables de pr茅dire des r茅sultats et de classer des informations sans intervention humaine. L'apprentissage automatique est aujourd'hui utilis茅 脿 des fins commerciales tr猫s diverses, notamment pour sugg茅rer des produits aux consommateurs en fonction de leurs achats ant茅rieurs, pr茅dire les fluctuations des march茅s boursiers et traduire des textes d'une langue 脿 l'autre.聽

Dans l'usage courant, les termes 芦 apprentissage automatique 禄 et 芦聽intelligence artificielle 禄 sont souvent utilis茅s de mani猫re interchangeable en raison de la pr茅valence de l'apprentissage automatique 脿 des fins d'intelligence artificielle dans le monde d'aujourd'hui. Cependant, ces deux termes sont tr猫s diff茅rents l'un de l'autre. Alors que l鈥�IA fait r茅f茅rence 脿 la tentative g茅n茅rale de cr茅er des machines capables de capacit茅s cognitives semblables 脿 celles des humains, l'apprentissage machine fait sp茅cifiquement r茅f茅rence 脿 l'utilisation d'algorithmes et d'ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour y parvenir.

Exemples et cas d'utilisation

L'apprentissage automatique est le type de technologie d'IA le plus r茅pandu dans le monde aujourd'hui. Voici quelques-uns des exemples les plus courants d'apprentissage automatique avec lesquels vous avez peut-锚tre 茅t茅 en contact dans votre vie quotidienne :

• Les moteurs de recommandation qui vous sugg猫rent des produits, des chansons ou des 茅missions de t茅l茅vision, comme ceux que l'on trouve sur Amazon, Spotify ou Netflix.聽

• Les logiciels de reconnaissance vocale qui vous permettent de convertir des m茅mos vocaux en texte.

• Les services de d茅tection des fraudes d'une banque signalent automatiquement les transactions suspectes.聽

• Les voitures auto-conduites et les fonctions d'aide 脿 la conduite, telles que la d茅tection des angles morts et l'arr锚t automatique, am茅liorent la s茅curit茅 globale du v茅hicule.

En savoir plus sur les applications r茅elles de l'apprentissage automatique dans cette conf茅rence de Stanford et de la sp茅cialisation en apprentissage automatique de DeepLearning.AI :

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est 脿 la fois simple et complexe.

脌 la base, la m茅thode utilise simplement des algorithmes - essentiellement des listes de r猫gles - ajust茅s et affin茅s en utilisant des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 ant茅rieures pour faire des pr茅dictions et des cat茅gorisations lorsqu'ils sont confront茅s 脿 de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉. Par exemple, un algorithme d'apprentissage automatique peut 锚tre 芦 entra卯n茅 禄 sur un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 compos茅 de milliers d'images de fleurs 茅tiquet茅es avec chacun de leurs diff茅rents types de fleurs afin qu'il puisse ensuite identifier correctement une fleur dans une nouvelle photographie sur la base des caract茅ristiques de diff茅renciation qu'il a apprises 脿 partir d'autres images.聽聽聽

Toutefois, pour que ces algorithmes fonctionnent efficacement, ils doivent g茅n茅ralement 锚tre affin茅s 脿 de nombreuses reprises jusqu'脿 ce qu'ils accumulent une liste compl猫te d'instructions leur permettant de fonctionner correctement. Les algorithmes qui ont 茅t茅 suffisamment entra卯n茅s finissent par devenir des 芦 mod猫les d'apprentissage automatique 禄, qui sont essentiellement des algorithmes qui ont 茅t茅 entra卯n茅s 脿 effectuer des t芒ches sp茅cifiques telles que trier des images, pr茅dire les prix de l'immobilier ou faire des coups d'茅checs. Dans certains cas, les algorithmes sont superpos茅s pour cr茅er des r茅seaux complexes qui leur permettent d'effectuer des t芒ches de plus en plus complexes et nuanc茅es, comme la g茅n茅ration de texte et l'alimentation de chatbots, gr芒ce 脿 une m茅thode connue sous le nom d鈥櫬�聽apprentissage profond 禄 ( ou deep learning).

Par cons茅quent, bien que les principes g茅n茅raux qui sous-tendent l'apprentissage automatique soient relativement simples, les mod猫les qui sont produits 脿 la fin du processus peuvent 锚tre tr猫s 茅labor茅s et complexes.

Apprentissage automatique et apprentissage profond

En explorant l'apprentissage automatique, vous rencontrerez probablement le terme 芦聽apprentissage profond 禄. Bien que les deux termes soient li茅s, ils sont 茅galement distincts l'un de l'autre.

L'apprentissage automatique fait r茅f茅rence 脿 l'utilisation g茅n茅rale d'algorithmes et de 诲辞苍苍茅别蝉 pour cr茅er des machines autonomes ou semi-autonomes. L'apprentissage profond, quant 脿 lui, est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui superpose des algorithmes dans des "芦 r茅seaux neuronaux 禄 qui ressemblent quelque peu au cerveau humain afin que les machines puissent effectuer des t芒ches de plus en plus complexes.

Types d'apprentissage automatique

Les nombreux biens et services num茅riques que nous utilisons chaque jour reposent sur plusieurs types d'apprentissage automatique. Bien que chacun de ces types tente d'atteindre des objectifs similaires - cr茅er des machines et des applications capables d'agir sans surveillance humaine - les m茅thodes pr茅cises qu'ils utilisent diff猫rent quelque peu.

Pour vous aider 脿 vous faire une id茅e plus pr茅cise des diff茅rences entre ces types, voici un aper莽u des quatre diff茅rents types d'apprentissage automatique principalement utilis茅s aujourd'hui.

1. Apprentissage automatique supervis茅

Dans l'apprentissage automatique supervis茅, les algorithmes sont form茅s sur des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es qui comprennent des 茅tiquettes d茅crivant chaque donn茅e. En d'autres termes, les algorithmes sont aliment茅s en 诲辞苍苍茅别蝉 qui comprennent une 芦 cl茅 de r茅ponse 禄 d茅crivant la mani猫re dont les 诲辞苍苍茅别蝉 doivent 锚tre interpr茅t茅es. Par exemple, un algorithme peut 锚tre aliment茅 par des images de fleurs comprenant des 茅tiquettes pour chaque type de fleur afin qu'il soit en mesure de mieux identifier la fleur lorsqu'il re莽oit une nouvelle photographie.

L'apprentissage automatique supervis茅 est souvent utilis茅 pour cr茅er des mod猫les d'apprentissage automatique utilis茅s 脿 des fins de pr茅diction et de classification.

2. Apprentissage automatique non supervis茅

L'apprentissage automatique non supervis茅 utilise des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es pour former les algorithmes. Dans ce processus, l'algorithme est aliment茅 par des 诲辞苍苍茅别蝉 qui ne comportent pas d'茅tiquettes, ce qui l'oblige 脿 d茅couvrir des mod猫les par lui-m锚me, sans aucune aide ext茅rieure. Par exemple, un algorithme peut 锚tre aliment茅 par une grande quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 utilisateur non 茅tiquet茅es provenant d'un site de r茅seaux sociaux afin d'identifier les tendances comportementales sur la plateforme.聽

L'apprentissage automatique non supervis茅 est souvent utilis茅 par les chercheurs et les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 pour identifier rapidement et efficacement des mod猫les dans de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es.聽

3. Apprentissage automatique semi-supervis茅

L'apprentissage automatique semi-supervis茅 utilise des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es et non 茅tiquet茅es pour former les algorithmes. En g茅n茅ral, lors de l'apprentissage automatique semi-supervis茅, les algorithmes sont d'abord aliment茅s par une petite quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es pour les aider 脿 se d茅velopper, puis par des quantit茅s beaucoup plus importantes de 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es pour compl茅ter le mod猫le. Par exemple, un algorithme peut 锚tre aliment茅 par une petite quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 vocales 茅tiquet茅es, puis entra卯n茅 sur un ensemble beaucoup plus important de 诲辞苍苍茅别蝉 vocales non 茅tiquet茅es afin de cr茅er un mod猫le d'apprentissage automatique capable de reconna卯tre la parole.

L'apprentissage automatique semi-supervis茅 est souvent utilis茅 pour former des algorithmes 脿 des fins de classification et de pr茅diction dans le cas o霉 de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es ne sont pas disponibles.

4. Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement utilise les essais et les erreurs pour former des algorithmes et cr茅er des mod猫les. Au cours du processus d鈥檈ntra卯nement, les algorithmes op猫rent dans des environnements sp茅cifiques et re莽oivent un retour d'information apr猫s chaque r茅sultat. Comme un enfant qui apprend, l'algorithme commence lentement 脿 comprendre son environnement et 脿 optimiser ses actions pour obtenir des r茅sultats particuliers. Par exemple, un algorithme peut 锚tre optimis茅 en jouant des parties d'茅checs successives, ce qui lui permet d'apprendre de ses succ猫s et de ses 茅checs pass茅s 脿 chaque partie.

L'apprentissage par renforcement est souvent utilis茅 pour cr茅er des algorithmes qui doivent effectivement prendre des s茅quences de d茅cisions ou d'actions pour atteindre leurs objectifs, comme jouer 脿 un jeu ou r茅sumer un texte entier.

Avantages et risques de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est d茅j脿 en train d'am茅liorer une grande partie de notre monde. Aujourd'hui, cette m茅thode est utilis茅e pour construire des mod猫les capables d'identifier les tumeurs canc茅reuses dans les scanners m茅dicaux, de d茅tecter les transactions frauduleuses et m锚me d'aider les gens 脿 apprendre des langues. Mais, comme pour toute nouvelle technologie qui transforme la soci茅t茅, il y a aussi des dangers potentiels 脿 conna卯tre.

Voici un aper莽u des principaux avantages et inconv茅nients potentiels de l'apprentissage automatique:

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