Apprentissage automatique

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Traduction

Apprentissage automatique (Français) / Machine learning (Anglais) / تعلم الآلة (Arabe)

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Traductions

Définition

Domaine, Discipline, Thématique

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L'apprentissage automatique / apprentissage machine / apprentissage artificiel / apprentissage statistique / l'intelligence artificielle / Machine Learning / Apprentissage supervisé / boosting / bagging / régression logistique /

Justification

Définition écrite

• L'apprentissage automatique1,2 (en anglais : machine learning, litt. « apprentissage machine1,2 »), apprentissage artificiel1 ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
• L'apprentissage automatique comporte généralement deux phases. La première consiste à estimer un modèle à partir de données, appelées observations, qui sont disponibles et en nombre fini, lors de la phase de conception du système. L'estimation du modèle consiste à résoudre une tâche pratique, telle que traduire un discours, estimer une densité de probabilité, reconnaître la présence d'un chat dans une photographie ou participer à la conduite d'un véhicule autonome. Cette phase dite « d'apprentissage » ou « d'entraînement » est généralement réalisée préalablement à l'utilisation pratique du modèle. La seconde phase correspond à la mise en production : le modèle étant déterminé, de nouvelles données peuvent alors être soumises afin d'obtenir le résultat correspondant à la tâche souhaitée. En pratique, certains systèmes peuvent poursuivre leur apprentissage une fois en production, pour peu qu'ils aient un moyen d'obtenir un retour sur la qualité des résultats produits.

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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 classement3 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.

Apprentissage automatique - Historique (+)

Définition graphique

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Concepts ou notions associés

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Apprentissage automatique - Glossaire / (+)

Exemples, applications, utilisations

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Erreurs ou confusions éventuelles

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Questions possibles

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Liaisons enseignements et programmes

Idées ou Réflexions liées à son enseignement

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Aides et astuces

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Education: Autres liens, sites ou portails

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Bibliographie

Pour citer cette page: (automatique)

ABROUGUI, M & al, 2022. Apprentissage automatique. In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Apprentissage_automatique>, consulté le 21, novembre, 2024

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