{"id":1008927,"date":"2023-09-13T11:00:00","date_gmt":"2023-09-13T18:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/modeles-dapprentissage-automatique-ce-quils-sont-types-et-applications\/"},"modified":"2025-02-13T02:05:30","modified_gmt":"2025-02-13T09:05:30","slug":"modeles-dapprentissage-automatique-ce-quils-sont-types-et-applications","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/modeles-dapprentissage-automatique-ce-quils-sont-types-et-applications\/","title":{"rendered":"Mod\u00e8les d’apprentissage automatique : Ce qu’ils sont, types et applications"},"content":{"rendered":"\n

Les mod\u00e8les d’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle (IA) permettent aux ordinateurs d’apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es et de faire des pr\u00e9dictions ou des jugements sans n\u00e9cessiter de programmation explicite. Les mod\u00e8les d’apprentissage automatique sont \u00e0 l’origine de d\u00e9veloppements r\u00e9volutionnaires dans le monde de la technologie, qui \u00e9volue rapidement. Lorsque la programmation conventionnelle \u00e9choue, ils nous offrent une solution dynamique \u00e0 des probl\u00e8mes complexes. <\/p>\n\n

Les mod\u00e8les d’apprentissage automatique sont le c\u0153ur et l’\u00e2me de l’intelligence artificielle. Dans ce blog, nous en apprendrons plus sur les mod\u00e8les d’apprentissage automatique, leurs diff\u00e9rents types, leurs applications dans le monde r\u00e9el et la mani\u00e8re de choisir le meilleur mod\u00e8le pour vos besoins sp\u00e9cifiques. <\/p>\n\n

Qu’est-ce qu’un mod\u00e8le d’apprentissage automatique ?<\/h2>\n\n

Un mod\u00e8le d’apprentissage automatique est un programme que les ordinateurs utilisent pour prendre des d\u00e9cisions ou faire des pr\u00e9dictions. Il apprend \u00e0 partir d’exemples et de donn\u00e9es ant\u00e9rieures pour comprendre les choses de mani\u00e8re autonome. <\/p>\n\n

Imaginez que vous appreniez \u00e0 un ordinateur \u00e0 reconna\u00eetre des images de chats et de chiens. Vous lui montrerez une s\u00e9rie de photos de chats et de chiens et lui direz lesquelles sont des chats et lesquelles sont des chiens. L’ordinateur apprend \u00e0 partir de ces exemples et commence \u00e0 reconna\u00eetre les diff\u00e9rences entre les chats et les chiens. <\/p>\n\n

Lorsqu’il en a appris suffisamment, vous pouvez lui montrer une nouvelle photo et il vous dira s’il s’agit d’un chat ou d’un chien. Pour ce faire, il utilise ce qu’il a appris \u00e0 partir des images d’entra\u00eenement. <\/p>\n\n

Les mod\u00e8les d’apprentissage automatique servent de cerveau \u00e0 l’ordinateur. Il s’agit d’un cadre math\u00e9matique ou algorithmique qui aide l’ordinateur \u00e0 deviner, \u00e0 trier ou \u00e0 prendre des d\u00e9cisions lorsqu’il re\u00e7oit des informations. Le mod\u00e8le devient plus intelligent en examinant d’anciennes informations et peut ensuite utiliser ces connaissances pour deviner de nouveaux \u00e9l\u00e9ments qu’il n’a pas encore vus. <\/p>\n\n

Qu’est-ce qu’un algorithme d’apprentissage automatique ?<\/h2>\n\n

Un algorithme d’apprentissage automatique est un ensemble de r\u00e8gles et de proc\u00e9dures math\u00e9matiques et statistiques qu’un mod\u00e8le d’apprentissage automatique utilise pour comprendre les sch\u00e9mas et faire des pr\u00e9dictions ou des jugements bas\u00e9s sur des donn\u00e9es.<\/p>\n\n

Les algorithmes d’apprentissage automatique aident les ordinateurs \u00e0 apprendre des choses \u00e0 partir d’informations, \u00e0 trouver des mod\u00e8les et \u00e0 faire des suppositions ou des choix. Ces algorithmes servent de base aux mod\u00e8les d’apprentissage automatique. Ces mod\u00e8les sont utilis\u00e9s dans divers secteurs d’activit\u00e9 pour d\u00e9couvrir des informations cruciales et effectuer des t\u00e2ches automatiquement sur la base de ce qu’ils ont appris \u00e0 partir des donn\u00e9es. <\/p>\n\n

Diff\u00e9rence entre l’algorithme de ML et le mod\u00e8le de ML<\/h2>\n\n

Il est essentiel de comprendre la distinction entre un algorithme de ML et un mod\u00e8le de ML lorsque vous vous lancez dans l’apprentissage automatique.<\/p>\n\n

Un algorithme de ML s’apparente aux principes directeurs et aux proc\u00e9dures math\u00e9matiques de votre syst\u00e8me d’apprentissage automatique. Il fonctionne comme un moteur de calcul, traitant vos donn\u00e9es d’entr\u00e9e, les transformant et, surtout, apprenant \u00e0 partir d’elles. <\/p>\n\n

D’autre part, un mod\u00e8le de ML est un r\u00e9sultat ou une repr\u00e9sentation r\u00e9elle qui \u00e9merge apr\u00e8s l’application d’un algorithme de ML \u00e0 un ensemble de donn\u00e9es sp\u00e9cifique. Il contient les connaissances ou les mod\u00e8les collect\u00e9s par l’algorithme \u00e0 partir de cet ensemble de donn\u00e9es particulier. En d’autres termes, il s’agit du r\u00e9sultat final du processus d’apprentissage. <\/p>\n\n

Imaginez un algorithme d’apprentissage automatique comme un livre de cuisine ou un recueil d’instructions qui dirige le processus d’apprentissage. C’est un peu comme si vous aviez un livre de cuisine qui vous explique comment pr\u00e9parer un plat. Un mod\u00e8le d’apprentissage automatique, quant \u00e0 lui, est le r\u00e9sultat de l’application de cette formule. Il s’apparente au plat fini. <\/p>\n\n

Types de mod\u00e8les d’apprentissage automatique<\/h2>\n\n

L’apprentissage automatique comprend un large \u00e9ventail de mod\u00e8les et d’algorithmes divis\u00e9s en trois cat\u00e9gories : l’apprentissage supervis\u00e9, l’apprentissage non supervis\u00e9 et l’apprentissage par renforcement. Chacune de ces cat\u00e9gories comporte plusieurs sous-cat\u00e9gories et mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s. Voici un aper\u00e7u rapide des diff\u00e9rents types de mod\u00e8les d’apprentissage automatique les plus r\u00e9pandus : <\/p>\n\n

01. Mod\u00e8les d’apprentissage automatique supervis\u00e9<\/h3>\n\n

Le mod\u00e8le d’apprentissage supervis\u00e9 est une cat\u00e9gorie particuli\u00e8re de mod\u00e8les d’apprentissage automatique qui utilisent des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es pour s’entra\u00eener. L’algorithme apprend \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des pr\u00e9dictions ou des jugements dans le cadre de l’apprentissage supervis\u00e9 en associant les donn\u00e9es d’entr\u00e9e \u00e0 des \u00e9tiquettes cibles connues. Ces mod\u00e8les sont utilis\u00e9s pour des t\u00e2ches qui n\u00e9cessitent de pr\u00e9dire un r\u00e9sultat sur la base de caract\u00e9ristiques d’entr\u00e9e. Vous trouverez ci-dessous quelques mod\u00e8les populaires d’apprentissage automatique supervis\u00e9 : <\/p>\n\n