Rapport de recherche Machine Learning

Travail de session rapport de recherche Machine Learning (Apprentissage automatique)

Description :

L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (A.I) qui consiste à utiliser des algorithmes pour analyser et apprendre à partir de données, sans être explicitement programmé pour effectuer une tâche spécifique. L'objectif de l’apprentissage automatique est de permettre aux ordinateurs d'apprendre, de prendre des décisions ou des prédictions par eux-mêmes, en fonction des modèles et des informations qu'ils découvrent dans les données.

Types d’apprentissage automatique :

Apprentissage supervisé : Dans ce type d'apprentissage automatique, l'algorithme est formé sur un ensemble de données étiqueté, où la sortie correcte est fournie pour chaque exemple de l'ensemble d'apprentissage. L'algorithme fait ensuite des prédictions basées sur ces données d'apprentissage.

Apprentissage non supervisé : Pour ce type d'apprentissage automatique, l'algorithme ne reçoit aucun exemple d'apprentissage étiqueté et doit trouver par lui-même des modèles et des relations dans les données.

Apprentissage par renforcement : Dans ce type d'apprentissage automatique, un agent (AI) apprend par essais et erreurs, recevant des récompenses ou des punitions pour certaines actions dépendamment du résultat.

Apprentissage en profondeur : il s'agit d'un type d'apprentissage automatique qui consiste à former des réseaux de neurones artificiels sur un grand ensemble de données. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent apprendre à reconnaître des modèles et à prendre des décisions ou des prédictions en fonction des données sur lesquelles ils sont formés.

L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel, la détection des fraudes et l'analyse prédictive. C'est un domaine qui évolue rapidement et qui a le potentiel de transformer de nombreuses industries et de révolutionner la façon dont nous interagissons avec la technologie.

Historique :

L'histoire de l'apprentissage automatique remonte aux années 1950, bien que le terme "apprentissage automatique" n'ait été inventé que dans les années 1960. Les premiers travaux d'apprentissage automatique se sont concentrés sur la programmation d'ordinateurs pour apprendre à partir de données de manière supervisée, en créant des modèles entraînables pour faire des prédictions ou des décisions basées sur des données d'entrée. Une partie de la motivation de ce travail est la nécessité de développer des systèmes intelligents pour des applications militaires et de défense.

L'une des approches les plus anciennes et les plus influentes de l'apprentissage automatique a été développée par Arthur Samuel, qui a inventé le terme "apprentissage automatique" en 1959. Le travail de Samuel s'est concentré sur le développement d'algorithmes capables d'apprendre à jouer à des jeux, tels que les dames, en analysant et en s'adaptant à données générées à partir de l'auto-jeu.

Dans les années 1970 et 1980, les chercheurs se sont concentrés sur le développement de méthodes de formation de réseaux de neurones, qui sont des réseaux d'éléments de traitement simples qui peuvent être formés pour reconnaître des modèles dans les données. Le travail des chercheurs a permis d’avancer les bases de l'apprentissage en profondeur. Un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui implique la formation de réseaux de neurones avec de nombreuses couches d'éléments de traitement pour apprendre des modèles complexes dans les données.

Dans les années 1990 et au début des années 2000, les techniques d'apprentissage automatique sont devenues largement utilisées dans une variété d'applications, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Avec l'avènement des mégadonnées et la disponibilité croissante de la puissance de calcul, l'apprentissage automatique est devenu un outil de plus en plus important pour analyser et extraire des informations à partir de grands ensembles de données. Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est utilisé dans un large éventail de domaines, notamment la santé, la finance, le marketing et les voitures autonomes.

Derrière la technologie :

La base théorique de l'apprentissage automatique provient de divers domaines, notamment les statistiques, la théorie des probabilités, l'optimisation et l'informatique.

Dans l'apprentissage automatique, l'objectif est souvent de créer un modèle capable de faire des prédictions ou de prendre des décisions en fonction des données d'entrée. Pour ce faire, le modèle doit être capable d'apprendre à partir des données, ce qui signifie qu'il doit être capable de s'adapter et d'améliorer ses performances en fonction des modèles qu'il découvre dans les données.

L'un des outils clés pour créer des modèles d'apprentissage automatique est la modélisation statistique, qui consiste à utiliser des techniques statistiques pour comprendre et décrire les relations entre différentes variables dans un ensemble de données. Cela inclut des techniques telles que la régression, qui est utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes, et la classification, qui est utilisée pour prédire la classe ou la catégorie d'une observation en fonction d'un ensemble de caractéristiques.

La théorie des probabilités est un autre fondement important de l'apprentissage automatique, car elle fournit un moyen de raisonner sur la probabilité que différents événements se produisent. Ceci est particulièrement important dans l'apprentissage automatique, car cela nous permet de modéliser et de faire des prédictions sur des données incertaines ou bruyantes.

L'optimisation est également un élément clé de l'apprentissage automatique,

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