Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est l’utilisation d’algorithmes permettant à des programmes informatiques de s’améliorer automatiquement par le biais de l’expérience. En d’autres termes, ces algorithmes permettent à un ordinateur d’apprendre à la manière d’un être humain.

Pour apprendre, un système de Machine Learning est ” nourri ” à l’aide de nombreuses données sur lesquelles il pourra s’entraîner. Par exemple, un algorithme de Machine Learning peut-être nourri à l’aide de centaines de photos de chat afin d’apprendre à reconnaître les chats dans n’importe quel contexte.

Pour y parvenir, le système passe en revue les photos qui lui sont fournies en exemple afin de discerner des ” patterns ” (motifs réguliers) de pixels ou de couleurs. Par la suite, il s’appuiera sur ces analyses pour déterminer (prédire) si une nouvelle image représente bien un chat.

S’il échoue, le système s’ajustera et choisira peut-être d’autres patterns sur lesquelles appuyer ses prédictions. Il s’entraînera ainsi et apprendra de ses erreurs jusqu’à être capable d’identifier correctement un chat avec une précision maximale.

Il s’agit d’un simple exemple permettant de comprendre facilement le concept du Machine Learning. Cependant, ces algorithmes sont aujourd’hui utilisés pour une vaste variété d’applications dans tous les secteurs.

L’apprentissage automatique offre de nombreuses possibilités, et permet notamment de résoudre des problèmes très compliqués. On l’utilise notamment pour l’analyse d’imagerie médicale, pour les assistants numériques, la détection de fraude, la cybersécurité ou encore les voitures autonomes. Il s’agit en réalité d’une véritable révolution industrielle.

De manière générale, le Machine Learning exploite diverses techniques pour traiter de larges volumes de données et s’appuyer sur les résultats pour prendre des décisions ou effectuer des prédictions.

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