Apprentissage machine

L’apprentissage machine est la branche de l’intelligence artificielle qui consiste à programmer un algorithme à apprendre par lui-même. Parmi la multitude de techniques, on distingue trois types majeurs d’apprentissage machine :

1. 1. En apprentissage supervisé, le système d’intelligence artificielle (SIA) apprend à prédire une valeur à partir d’une donnée entrée. Cela nécessite d’avoir des couples entrée-valeur annotés lors de l’entrainement. Par exemple, un système peut apprendre à reconnaître l’objet présent sur une photo ;
   2. En apprentissage non supervisé, le SIA apprend à trouver des similitudes entre des données qui n’ont pas été annotées, par exemple afin de les diviser en différentes partitions homogènes. Ainsi, un système peut reconnaître des communautés d’utilisateurs de réseaux sociaux ;
   3. En apprentissage par renforcement, le SIA apprend à agir sur son environnement de façon à maximiser une récompense qui lui est donnée lors de l’entrainement. C’est la technique avec laquelle des SIA ont pu battre des humains au jeu de Go ou au jeu vidéo Dota2.