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apprentissage machine

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L’apprentissage automatique est une nouvelle tendance aujourd’hui et est une application de l’intelligence artificielle. Il utilise certains algorithmes statistiques pour faire fonctionner les ordinateurs d’une certaine manière sans programmation séparée. Les algorithmes reçoivent la valeur d’entrée et prédisent la sortie pour cela en utilisant certaines méthodes statistiques. L’objectif principal de l’apprentissage automatique est de créer des machines intelligentes qui pensent et agissent comme des humains.

Exigences pour créer de bons systèmes d’apprentissage automatique

Alors, que faut-il pour créer de tels systèmes intelligents? Les éléments suivants sont requis pour créer de tels systèmes d’apprentissage automatique:

données – Des données d’entrée sont nécessaires pour prédire la sortie.

algorithmes – L’apprentissage automatique dépend de certains algorithmes statistiques pour déterminer les modèles de données.

automation – C’est la possibilité de faire fonctionner les systèmes automatiquement.

itération – L’ensemble du processus est itératif, c’est-à-dire répéter le processus.

évolutivité – La capacité de la machine peut être augmentée ou diminuée en taille et en échelle.

modélisation – Les modèles sont créés à la demande à l’aide d’un processus de modélisation.

Méthodes d’apprentissage machine

Les méthodes sont classées en catégories spécifiques. Ce sont:

Apprentissage guidé – Dans cette méthode, les entrées et sorties sont délivrées à l’ordinateur avec un retour d’informations pendant la formation. La précision des prévisions informatiques pendant la formation est également analysée. L’objectif principal de cette formation est d’obtenir des ordinateurs pour étudier la cartographie des revenus.

Apprentissage non guidé – Dans ce cas, une telle formation n’est pas fournie, de sorte que les ordinateurs trouvent eux-mêmes le résultat. L’apprentissage non guidé se déroule principalement dans les données d’événements. Il est utilisé pour des tâches plus complexes. Il utilise une autre méthode d’itération appelée apprentissage en profondeur pour tirer des conclusions.

Apprentissage de confirmation – Trois composantes sont utilisées dans ce type d’apprentissage – agent, environnement, action. Un agent est celui qui perçoit son environnement, l’environnement est celui avec lequel l’agent interagit et agit dans cet environnement. L’objectif principal du renforcement de l’apprentissage est de trouver la meilleure politique possible.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique?

L’apprentissage automatique utilise des processus similaires à l’exploration de données. Les algorithmes sont décrits par la fonction objectif (f), qui décrit la variable d’entrée (x) comme la variable de sortie (y). Cela peut s’exprimer comme suit:

y = f (x)

Il existe également une erreur e indépendante de la variable d’entrée x. Ainsi, la forme la plus générale de l’équation est:

y = f (x) + e

Un type courant d’apprentissage automatique consiste à apprendre le mappage de X et y pour les prédictions. Cette méthode est appelée modélisation prédictive pour faire les prédictions les plus précises. Il existe plusieurs hypothèses pour cette fonction.

Applications d’apprentissage automatique

Voici quelques applications:

Services cognitifs

médical

traitement de la langue

Gestion d’entreprise

Reconnaissance d’image

détection de visage

Jeux vidéo

Les avantages du machine learning

Tout dépend de ces systèmes. Découvrez quels en sont les avantages.

La prise de décision est plus rapide – Il fournit les meilleurs résultats possibles en priorisant les décisions de routine.

adaptabilité – Il offre la possibilité de s’adapter à un environnement en évolution rapide. L’environnement évolue rapidement du fait que les informations sont constamment mises à jour.

innovation – Il utilise des algorithmes avancés qui améliorent la capacité globale de prise de décision. Cela permet de développer des services et des modèles commerciaux innovants.

perspicacité – Il aide à comprendre des modèles d’informations uniques et à baser les actions spécifiques qui peuvent être prises.

Croissance des entreprises – Avec l’apprentissage automatique, l’ensemble du processus métier et du flux de travail sont plus rapides, ce qui contribuerait ainsi à la croissance et à l’accélération globales de l’entreprise.

Le résultat est bon – Cela améliore le résultat avec moins de risques d’erreur.

Apprentissage profond

L’apprentissage en profondeur fait partie d’un apprentissage sur le terrain plus large et est basé sur la présentation des données d’apprentissage. Il est basé sur l’interprétation d’un réseau neuronal artificiel. L’algorithme d’apprentissage en profondeur utilise de nombreuses couches de traitement. Chaque couche utilise la sortie de la couche précédente comme entrée pour elle-même. L’algorithme utilisé peut être un algorithme contrôlé ou un algorithme sans surveillance.

Réseau de neurones profonds

Le réseau nerveux profond est un réseau neuronal artificiel avec plusieurs couches cachées entre la couche d’entrée et la couche de sortie. Ce concept est connu sous le nom de hiérarchie de propriétés et cherche à augmenter la complexité et l’abstraction des données. Cela donne au réseau la capacité de gérer de très grands ensembles de données de grande dimension avec des millions de paramètres.


Dernière mise à jour le 2020-06-02 / Liens affiliés / Images de l'API Amazon Partenaires