Définition de l'Apprentissage Automatique

Study Notes

Définition de l'Apprentissage Automatique

Le terme "apprentissage automatique" a été introduit en 1959 par Arthur Samuel.
C'est un domaine de l'intelligence artificielle.
Il permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans programmation explicite, en utilisant des méthodes statistiques.
La définition de Samuel : "le domaine d'étude qui donne aux ordinateurs la capacité à apprendre sans être explicitement programmé".
L'apprentissage automatique génère un modèle mathématique à partir des données, impliquant de nombreuses variables inconnues au départ.
Les paramètres du modèle sont ajustés lors d'une phase d'apprentissage, en utilisant un ensemble de données d'entraînement pour identifier les liens et les classer.
Le processus d'apprentissage améliore continuellement le modèle.
Le modèle évolué permet de faire des prédictions futures.
L'apprentissage peut être simple (par exemple, mémoriser un numéro de téléphone) ou complexe (apprentissage profond).
Les méthodes d'apprentissage automatique sont choisies en fonction de la tâche à réaliser.

Focus sur l'apprentissage d'une fonction entrée-sortie

Le chapitre se concentre sur l'apprentissage d'une fonction qui prédit une sortie à partir d'une entrée.
Cette classe de problèmes a une application large malgré son apparente restriction.

Description

Explorez les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, introduit par Arthur Samuel. Ce quiz couvre son importance dans le domaine de l'intelligence artificielle et dévoile comment les ordinateurs apprennent à partir de données. Testez vos connaissances sur les modèles mathématiques et le processus d'apprentissage.