Apprentissage automatique
French
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui implique le développement d'algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Il s'agit essentiellement de créer des systèmes capables d'apprendre automatiquement et de s'améliorer à partir de l'expérience.
Il existe différents types de techniques d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme apprend à partir de données étiquetées, où il reçoit des paires entrée-sortie et apprend à prédire la sortie pour de nouvelles entrées. L'apprentissage non supervisé consiste à trouver des modèles ou des structures dans les données d'entrée sans étiquettes explicites. L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant un retour d'information ou des récompenses pour ses actions.
Globalement, l'objectif de l'apprentissage automatique est de développer des modèles et des algorithmes capables de généraliser à partir de données, ce qui leur permet d'effectuer des tâches ou de faire des prédictions sur de nouvelles données inédites. Il trouve des applications dans divers domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation et les véhicules autonomes, entre autres.
Il existe différents types de techniques d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme apprend à partir de données étiquetées, où il reçoit des paires entrée-sortie et apprend à prédire la sortie pour de nouvelles entrées. L'apprentissage non supervisé consiste à trouver des modèles ou des structures dans les données d'entrée sans étiquettes explicites. L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant un retour d'information ou des récompenses pour ses actions.
Globalement, l'objectif de l'apprentissage automatique est de développer des modèles et des algorithmes capables de généraliser à partir de données, ce qui leur permet d'effectuer des tâches ou de faire des prédictions sur de nouvelles données inédites. Il trouve des applications dans divers domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation et les véhicules autonomes, entre autres.
Anglais
Machine Learning
Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that involves the development of algorithms and models that enable computers to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed for each task. In essence, it's about creating systems that can automatically learn and improve from experience.
There are various types of machine learning techniques, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. In supervised learning, the algorithm learns from labeled data, where it's given input-output pairs and learns to predict the output for new inputs. Unsupervised learning involves finding patterns or structures in input data without explicit labels. Reinforcement learning is a type of learning where an agent learns to make decisions by interacting with an environment and receiving feedback or rewards for its actions.
Overall, the goal of machine learning is to develop models and algorithms that can generalize from data, allowing them to perform tasks or make predictions on new, unseen data. It finds applications in various fields such as image recognition, natural language processing, recommendation systems, and autonomous vehicles, among others.
There are various types of machine learning techniques, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. In supervised learning, the algorithm learns from labeled data, where it's given input-output pairs and learns to predict the output for new inputs. Unsupervised learning involves finding patterns or structures in input data without explicit labels. Reinforcement learning is a type of learning where an agent learns to make decisions by interacting with an environment and receiving feedback or rewards for its actions.
Overall, the goal of machine learning is to develop models and algorithms that can generalize from data, allowing them to perform tasks or make predictions on new, unseen data. It finds applications in various fields such as image recognition, natural language processing, recommendation systems, and autonomous vehicles, among others.
Dutch
Machine Learning
Machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) dat zich bezighoudt met de ontwikkeling van algoritmen en modellen waarmee computers kunnen leren van gegevens en voorspellingen of beslissingen kunnen nemen zonder dat ze expliciet voor elke taak zijn geprogrammeerd. In essentie gaat het om het creëren van systemen die automatisch kunnen leren en verbeteren op basis van ervaring.
Er zijn verschillende soorten technieken voor machinaal leren, waaronder leren onder toezicht, leren zonder toezicht en leren op basis van versterking. Bij gesuperviseerd leren leert het algoritme van gelabelde gegevens, waarbij het invoer-uitvoerparen krijgt en leert om de uitvoer voor nieuwe invoer te voorspellen. Bij leren zonder toezicht worden patronen of structuren gevonden in invoergegevens zonder expliciete labels. Versterkingsleren is een vorm van leren waarbij een agent beslissingen leert nemen door interactie met een omgeving en feedback of beloningen voor zijn acties ontvangt.
In het algemeen is het doel van machinaal leren het ontwikkelen van modellen en algoritmen die kunnen generaliseren op basis van gegevens, zodat ze taken kunnen uitvoeren of voorspellingen kunnen doen op nieuwe, ongeziene gegevens. Machine learning wordt onder andere toegepast in beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking, aanbevelingssystemen en autonome voertuigen.
Er zijn verschillende soorten technieken voor machinaal leren, waaronder leren onder toezicht, leren zonder toezicht en leren op basis van versterking. Bij gesuperviseerd leren leert het algoritme van gelabelde gegevens, waarbij het invoer-uitvoerparen krijgt en leert om de uitvoer voor nieuwe invoer te voorspellen. Bij leren zonder toezicht worden patronen of structuren gevonden in invoergegevens zonder expliciete labels. Versterkingsleren is een vorm van leren waarbij een agent beslissingen leert nemen door interactie met een omgeving en feedback of beloningen voor zijn acties ontvangt.
In het algemeen is het doel van machinaal leren het ontwikkelen van modellen en algoritmen die kunnen generaliseren op basis van gegevens, zodat ze taken kunnen uitvoeren of voorspellingen kunnen doen op nieuwe, ongeziene gegevens. Machine learning wordt onder andere toegepast in beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking, aanbevelingssystemen en autonome voertuigen.