Vidéo: Qu'est-ce que l'apprentissage automatique en détail ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Apprentissage automatique est une application de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmés. Apprentissage automatique se concentre sur le développement de programmes informatiques qui peuvent accéder aux données et les utiliser pour apprendre par eux-mêmes.
Alors, qu'est-ce que l'apprentissage automatique et ses types ?
Apprentissage automatique est subdivisé en trois les types : Supervisé Apprentissage - Entraîne-moi! Non supervisé Apprentissage – Je suis autonome en apprentissage . Apprentissage par renforcement - Ma vie mes règles!
On peut également se demander, qu'est-ce que l'apprentissage automatique et pourquoi est-il important ? L'aspect itératif de apprentissage automatique est important car à mesure que les modèles sont exposés à de nouvelles données, ils sont capables de s'adapter de manière indépendante. Ils apprennent des calculs précédents pour produire des décisions et des résultats fiables et reproductibles. C'est une science qui n'est pas nouvelle, mais qui a pris un nouvel élan.
Par conséquent, qu'est-ce que l'apprentissage automatique et comment fonctionne-t-il ?
Apprentissage automatique est une technique d'analyse de données qui apprend aux ordinateurs à faire ce qui vient naturellement aux humains et aux animaux: apprendre de l'expérience. Apprentissage automatique les algorithmes utilisent des méthodes de calcul pour « apprendre » des informations directement à partir des données sans s'appuyer sur une équation prédéterminée comme modèle.
Qu'est-ce que les bases de l'apprentissage automatique ?
Apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA où le machine est formé pour apprendre de son expérience passée. L'expérience passée est développée à travers les données collectées. Ensuite, il se combine avec des algorithmes tels que Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM) pour livrer les résultats finaux.
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