Apprentissage automatique

De Didaquest
(Redirigé depuis Catégorie:Machine Learning)
Aller à la navigationAller à la recherche


Autres Fiches Conceptuelles
Posez une Question


(+)

Target Icon.pngVotre Publicité sur le Réseau Target Icon.png

Puce-didaquest.png Traduction


More-didaquest.png Traductions


Puce-didaquest.png Définition

Domaine, Discipline, Thématique


More-didaquest.png Justification


Définition écrite


  • Selon les informations disponibles durant la phase d'apprentissage, l'apprentissage est qualifié de différentes manières. Si les données sont étiquetées (c'est-à-dire que la réponse à la tâche est connue pour ces données), il s'agit d'un apprentissage supervisé. On parle de classification ou de classement si les étiquettes sont discrètes, ou de régression si elles sont continues. Si le modèle est appris de manière incrémentale en fonction d'une récompense reçue par le programme pour chacune des actions entreprises, on parle d'apprentissage par renforcement.
  • Dans le cas le plus général, sans étiquette, on cherche à déterminer la structure sous-jacente des données (qui peuvent être une densité de probabilité) et il s'agit alors d'apprentissage non supervisé. L'apprentissage automatique peut être appliqué à différents types de données, tels des graphes, des arbres, des courbes, ou plus simplement des vecteurs de caractéristiques, qui peuvent être des variables qualitatives ou quantitatives continues ou discrètes.

More-didaquest.png Apprentissage automatique - Historique (+)


Définition graphique


Ing-connaissance.png Carte conceptuelle : Apprentissage automatique






Puce-didaquest.png Concepts ou notions associés


More-didaquest.png Apprentissage automatique - Glossaire / (+)



Puce-didaquest.png Exemples, applications, utilisations

  • L'apprentissage automatique est utilisé dans un large spectre d'applications pour doter des ordinateurs ou des machines de capacité d'analyser des données d'entrée comme : perception de leur environnement (vision, Reconnaissance de formes tels des visages, schémas, segmentation d'image, langages naturels, caractères dactylographiés ou manuscrits ; moteurs de recherche, analyse et indexation d'images et de vidéo, en particulier pour la recherche d'image par le contenu ; aide aux diagnostics, médical notamment, bio-informatique, chémoinformatique ; interfaces cerveau-machine ; détection de fraudes à la carte de crédit, cybersécurité, analyse financière, dont analyse du marché boursier ; classification des séquences d'ADN ; jeu ; génie logiciel ; adaptation de sites Web ; robotique (locomotion de robots, etc.) ; analyse prédictive dans de nombreux domaines (financière, médicale, juridique, judiciaire).
  • Un système d'apprentissage automatique peut permettre à un robot ayant la capacité de bouger ses membres, mais ne sachant initialement rien de la coordination des mouvements permettant la marche, d'apprendre à marcher. Le robot commencera par effectuer des mouvements aléatoires, puis, en sélectionnant et privilégiant les mouvements lui permettant d'avancer, mettra peu à peu en place une marche de plus en plus efficace
  • La reconnaissance de caractères manuscrits est une tâche complexe car deux caractères similaires ne sont jamais exactement identiques. Il existe des systèmes d'apprentissage automatique qui apprennent à reconnaître des caractères en observant des « exemples », c'est-à-dire des caractères connus. Un des premiers système de ce type est celui de reconnaissance des codes postaux US manuscrits issu des travaux de recherche de Yann Le Cun, un des pionniers du domaine 18,19, et ceux utilisés pour la reconnaissance d'écriture ou OCR.
  • La voiture autonome paraît en 2016 réalisable grâce à l’apprentissage automatique et les énormes quantités de données générées par la flotte automobile, de plus en plus connectée. Contrairement aux algorithmes classiques (qui suivent un ensemble de règles prédéterminées), l’apprentissage automatique apprend ses propres règles.

(+)


Puce-didaquest.png Erreurs ou confusions éventuelles



Puce-didaquest.png Questions possibles



Puce-didaquest.png Liaisons enseignements et programmes

Idées ou Réflexions liées à son enseignement



Aides et astuces



Education: Autres liens, sites ou portails




Puce-didaquest.png Bibliographie