Comprendre le Machine Learning
Le Machine Learning, s’appuie sur des raisonnements mathématiques, traduits informatiquement dans des algorithmes capables de digérer de grandes quantités d’informations pour acquérir de nouvelles connaissances ou encore comprendre un comportement. Ce dossier, consacré à cette forme d’Intelligence Artificielle de plus en plus répandue, vise à mieux la comprendre pour vous aider à mieux l'exploiter dans votre activité.
Introduction
Il habite probablement une application que vous utilisez au quotidien. Son nom ? Le Machine Learning. Comprendre, l’apprentissage automatisé. L’une des formes de l’intelligence artificielle la plus répandue à ce jour, le Machine Learning s’appuie sur des raisonnements mathématiques, traduits informatiquement dans les algorithmes, capables de digérer de grandes quantités d’informations pour acquérir de nouvelles connaissances ou encore comprendre un comportement. Le principe du Machine Learning est justement de pouvoir apprendre en toute autonomie à partir de ces données et d’évoluer de façon récursive en permanence.
Ces fonctions d’apprentissage automatique détectent des schémas clé et y ajustent leur fonctionnement. Concrètement, à chaque interaction avec l’application, un clic ou un « like », l’application est capable d’en déduire un comportement et d’ajuster en fonction le contenu proposé et son interface.
Cette mécanique suscite aujourd’hui beaucoup d’engouement chez les éditeurs, parfois à raison, parfois à outrance, parfois faussement – comme globalement l’Intelligence artificielle.
Ce guide essentiel vise justement à faire lumière sur les concepts afin de mieux comprendre ce qu’est le Machine Learning et comment fonctionnent les algorithmes qui lui donne vie.
1Le Machine Learning expliqué-
Deep ou Machine Learning ? Cognitif ? IA ?
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2Le Marché-
Le Machine Learning dans son contexte
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3La technologie-
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4Ils ont basculé-
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