Définition

Un domaine de l'informatique qui commence avec des données structurées comme entrées, un modèle pour entraîner ces données et la découverte de modèles dans l'ensemble de données, souvent pour générer des sorties basées sur ces modèles.

Quelle est la différence entre l’IA, le ML et le DL ?

ML (machine learning) est un sous-ensemble de l'IA (l'intelligence artificielle).

DL (l'apprentissage en profondeur) est un type d'apprentissage automatique dans lequel les points communs et les différences dans un ensemble de données peuvent être déduits sans étiqueter ou catégoriser explicitement ces différences. L'apprentissage profond est considéré comme une technique d'apprentissage automatique « non supervisée ».

Quel est l’objectif principal de l’apprentissage automatique en termes simples ?

L’objectif est de découvrir des relations, des modèles et des probabilités dans des ensembles de données et de proposer des solutions basées sur ces relations.

Quelles sont les 4 bases du machine learning ?

Les quatre types d’apprentissage automatique comprennent :

1. Apprentissage supervisé
2. Apprentissage non supervisé
3. Apprentissage semi-supervisé
4. Apprentissage par renforcement