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.
On désigne souvent le Machine Learning comme une sous-catégorie d’intelligence artificielle. En réalité, il s’agit davantage d’un domaine scientifique à part entière regroupant des technologies, des méthodes et des concepts.
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.
Apache Spark es un motor analítico unificado y ultrarrápido para el procesamiento de datos a gran escala. Permite realizar análisis a gran escala mediante máquinas de clúster.
Si alguna vez has intentado modelar series temporales, probablemente habrás oído hablar de los modelos ARMA o ARIMA. En Python la biblioteca más utilizada para esto es
Realizar una formación de Data Scientist en línea tiene muchas ventajas. Descubre por qué y cómo hacer para formar parte de un programa como este con DataScientest.
La Data Mesh es una arquitectura de datos que permite simplificar la colaboración y el self-service. Descubre este nuevo paradigma cada vez más usado en las empresas
¿Alguna vez te has preguntado cómo funcionan los asistentes personales de IA como Siri o Cortana? ¿Cómo ha podido el corrector ortográfico detectar errores de sintaxis que
Los perfiles profesionales del Big Data son tan diversos como numerosos: Data Scientist, ML Engineer, Ingeniero de megadatos… Descubre todo lo que necesitas saber sobre estas diferentes
