L'algorithme d'apprentissage automatique fait référence à la manière dont le système d'IA exécute ses tâches, qui consistent généralement à prédire une valeur de sortie à partir de données d'entrée. Les deux principaux processus des algorithmes d'apprentissage automatique sont la classification et la régression. Les algorithmes d'apprentissage machine (ML) peuvent être classés en deux grandes catégories : non supervisés et supervisés. Les algorithmes d'apprentissage supervisé disposent à la fois des données d'entrée et des données de sortie souhaitées grâce à l'étiquetage, tandis que les algorithmes non supervisés travaillent avec des données qui ne sont ni classées ni étiquetées. Les algorithmes non supervisés peuvent regrouper des données sur la base de similitudes ou de différences. De nombreuses méthodes ML, telles que l'apprentissage actif et le transfert, utilisent des algorithmes semi-supervisés. L'apprentissage actif permet à l'algorithme de poser des questions à l'utilisateur, ou à toute autre source. L'apprentissage par transfert se base sur les connaissances acquises lors d'une tâche. Ces systèmes peuvent être utilisés lorsqu'il n'existe pas de données étiquetées. L'apprentissage par renforcement, parfois considéré comme une quatrième catégorie, est basé sur la récompense des comportements souhaités et/ou la punition des comportements non souhaités afin de diriger l'apprentissage automatique non supervisé par des récompenses et des pénalités. Regardez un tutoriel sur les algorithmes d'apprentissage automatique :
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