Intelligence Artificielle (IA) - Apprentissage Machine (AM) - Machine Learning (ML) - Deep Learning (DL)

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Conception : Clarification - Explicitation

Conceptions canoniques

• Le machine learning (ML) est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui est axé sur la création de systèmes qui apprennent ou améliorent les performances des machines en fonction des données qu’ils traitent.
• L’intelligence artificielle est un terme large qui désigne des systèmes ou des machines imitant l’intelligence humaine (ou autres).
• Le machine learning et l’IA sont souvent abordés ensemble, et les termes sont parfois utilisés de manière interchangeable, mais ils ne veulent pas dire la même chose. Une distinction importante est que, même si l’intégralité du machine learning repose sur l’intelligence artificielle, cette dernière ne se limite pas au machine learning.

Aujourd’hui, nous utilisons le machine learning dans tous les domaines. Lorsque nous interagissons avec les banques, achetons en ligne ou utilisons les médias sociaux, des algorithmes de machine learning entrent en jeu pour optimiser, fluidifier et sécuriser notre expérience. Le machine learning et la technologie qui l’entoure se développent rapidement, et nous commençons seulement à entrevoir ses capacités.

Conceptions erronées et origines possibles

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Conceptions: Origines possibles

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Conceptions liées - Typologie

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Questions possibles

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Bibliographie

Pour citer cette page: (Artificielle (IA) - Apprentissage Machine (AM) - Machine Learning (ML) - Deep Learning (DL))

ABROUGUI, M & al, 2022. Intelligence Artificielle (IA) - Apprentissage Machine (AM) - Machine Learning (ML) - Deep Learning (DL). In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Intelligence_Artificielle_(IA)_-_Apprentissage_Machine_(AM)_-_Machine_Learning_(ML)_-_Deep_Learning_(DL)>, consulté le 3, juin, 2024

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