Dans cet article, nous allons parler de machine studying. Nous rpondrons de nombreuses questions courantes que la plupart des gens peuvent se poser. Sans plus tarder, entrons dans les dtails. Continuer lire.
1. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est un sort d’IA, ou intelligence artificielle, qui permet un systme d’apprendre et de prendre des dcisions lui-mme sans tre programm. Ces algorithmes rendent l’ordinateur suffisamment clever pour qu’il puisse faire des choix sur la base des donnes dont il dispose sans aucune intervention humaine. L’objectif principal est de crer des algorithmes permettant un systme d’apprendre et de prendre ses propres dcisions l’avenir, sur la base des donnes passes.
2. Pourquoi avons-nous besoin de Machine Learning ?
Vous trouverez ci-dessous certaines des raisons pour lesquelles nous les utilisons ici et maintenant.
2.2. Prdiction en voyage
Nous avons tous utilis le systme GPS lors de nos voyages dans nos vies. Chaque fois que vous rservez un taxi, il vous indique le tarif approximatif et le temps requis pour atteindre votre vacation spot. Comment votre tlphone clever fait-il cela? La rponse est l’apprentissage automatique ! Il calcule les vitesses et l’emplacement de nos vhicules. sur la base de ces informations, il nous indique mme s’il y a des embouteillages sur cette route. Les programmeurs n’ont pas programm l’ordinateur pour vous dire qu’il y a un embouteillage, mais ils ont conu un systme qui prend des dcisions intelligentes sur la base des vnements passs et actuels des personnes qui sont passes par cette zone. De plus, il vous avertit des embouteillages.
2.3. optimisation du moteur de recherche
les moteurs de recherche Web vous affichent automatiquement des rsultats prcis en fonction de votre emplacement et de vos recherches antrieures. Les programmeurs ne le programment pas pour vous montrer ces rsultats, mais il donne des rsultats prcis en quelques secondes en fonction de vos intrts et de vos recherches rcentes.
2.4. Classification des courriers indsirables
Dans nos botes e-mail, le systme classe automatiquement certains e-mails comme spam ou courrier indsirable et certains e-mails comme e-mails principaux qui pourraient tre trs importants pour nous. Le systme ne se trompe jamais et tout est doable avec l’aide de ces apprentissages.
3. Types d’apprentissage automatique :
L’ide de base de l’apprentissage automatique est la mme pour tous les sorts, mais elle a t divise en 3 sorts suivants :
3.1. Apprentissage supervis L’apprentissage supervis est l’un des sorts d’apprentissage automatique les plus populaires et il est facile comprendre et mettre en uvre. Dans ce sort, l’algorithme est form sur des donnes donnes, mais les donnes doivent tre tiquetes. Vous autorisez le systme prdire les donnes et vous apportez des corrections si les prdictions qu’il fait ne sont pas suffisamment prcises.
3.2. Apprentissage automatique non supervis
L’apprentissage automatique non supervis fonctionne sans aucune donne tiquete, mais vous devez fournir beaucoup de donnes pour que le systme comprenne les proprits qui fournissent une base pour la dcision qu’il doit prendre. Cela peut amliorer la productivit dans de nombreux domaines.
3.3. Apprentissage par renforcement
Il est bas sur des mthodes d’essai et d’erreur. Le systme fait des erreurs et en tire des leons afin d’viter nouveau ces erreurs. Par exemple, dans un labyrinthe, lorsque le systme ne parvient pas trouver un chemin, il ne reprendra pas le mme chemin automobile il sait que le chemin ne fonctionne pas. Il tiquette les rsultats positifs et les rsultats ngatifs et fonctionne sur la base de ces rsultats.
En bref, voici quelques-unes des questions courantes sur l’apprentissage automatique. Esprons que les rponses ces questions vous aideront mieux comprendre ce domaine scientifique.
