Catégorie:Apprentissage artificiel

Principe de l'apprentissage artificiel (machine learning) : à partir de données exemples (numériques et/ou symboliques), le programme doit apprendre un « modèle » des données. Le modèle est une généralisation des données et permet, par la suite, de prendre des décisions ou faire des calculs. Exemples : - on a des données décrivant des historiques de parcours d'étudiant en licence informatique (notes, type de bac, assiduité, ...), on veut obtenir un modèle prédictif de la note finale de master - on veut obtenir un programme qui reconnaît des chiffres manuscrits - on veut apprendre à un robot à se déplacer dans des environnements variés et imprévisibles