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Machine Learning

Juliette Raynal

Le Machine Learning, ou apprentissage automatique en français, constitue l’un des principaux champs d’étude de l’intelligence artificielle (AI). Il consiste à élaborer des algorithmes d’apprentissage qui permettent aux machines d’apprendre automatiquement à partir de données. Ils sont utilisés lorsqu’il devient impossible de spécifier un problème. En analysant un grand volume de données, les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables de déduire une règle qui produit ces données. En déterminant des principes généraux, ces algorithmes permettent de basculer dans une logique de prédiction, l’une des principales caractéristiques de notre intelligence.

L’apprentissage automatique est intimement lié au boom des Big Data. La prolifération de données extrêmement variées  pousse l’approche statistique traditionnelle à ses limites. « Avec le Big Data, il devient extrêmement difficile de relier des milliards de valeurs entre elles à l’aide de simples formules mathématiques. On laisse donc l’ordinateur trouver seule la fonction initialement recherchée » explique Manuel Davy, entrepreneur spécialiste du Machine Learning.

Les algorithmes de Deep Learning (apprentissage profond en français)  constituent une technique particulière du Machine Learning. Ils cherchent à reproduire le fonctionnement du cerveau humain et s’appuient aujourd’hui sur plusieurs couches de neurones artificiels (ou unités de calcul) organisées de façon hiérarchique. Les couches inférieures cherchent d’abord à catégoriser les éléments les plus simples avant de s’attaquer à des caractéristiques plus complexes. Pour un texte, l’algorithme de Deep Learning se concentrera d’abord sur l’apprentissage des lettres avant de passer aux mots puis aux phrases. Au fur et à mesure de son apprentissage, l’algorithme va être capable de réorganiser l’information pour apprendre à reconnaître d’autres informations.

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