Les fondements du machine learning

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Partez à la découverte du machine learning, de son histoire, ainsi que des définitions et des normes ISO associées.
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Nous allons commencer cette formation par un chapitre concernant quelques présentations on va dire plutôt administratives du concept de machine learning. Commençons d'abord par découvrir principalement des notions de vocabulaire et conceptuelles. Alors d'abord, ce qu'il faut savoir, c'est que le machine learning, c'est un sous-domaine du data mining. Donc le data mining de données" et machine learning Donc le machine learning dans le domaine du data mining se trouve au même niveau que l'intelligence artificielle et les statistiques, comme vous pouvez le voir sur la figure ci-présente. Ce qu'il faut savoir, c'est que, contrairement au data mining et à la data science en général, il y a déjà des normes ISO qui cadrent en fait le machine learning. ISO, ça veut dire International Standard Organization pour organisation internationale de standards. Il y a actuellement une série de normes, mais plus particulièrement dans la formation qui va nous intéresser, on a la ISO/IEC-28, qui concerne le vocabulaire de l'intelligence artificielle, notions fondamentales et systèmes experts et relatifs. On a donc l'ISO/IEC 2382-31, concernant aussi l'intelligence artificielle, mais particulièrement le vocabulaire du machine learning, et aussi l'ISO/IEC 2382-34, l'intelligence artificielle, la partie consacrée aux réseaux neuronaux. Selon cette série de normes, ce qu'il faut savoir, c'est que le machine learning est précisément défini. Donc voilà comment il est défini dans la version française : "L'apprentissage par machine est le processus par lequel une unité fonctionne, améliore ses performances en acquérant de nouvelles connaissances ou compétences, ou en réorganisant les connaissances ou les compétences." Nous pouvons, de façon entre guillemets assez amusante, constater que l'humain rentre dans le cadre de cette définition. Il faut savoir que la majorité des livres et sites Internet reprennent souvent les mêmes schémas synoptiques pour parler du machine learning et d'ailleurs, nous allons en faire de même afin de découvrir et décortiquer ensemble ce sujet, même si pour le coup c'est pas très original. Ainsi, le premier schéma le plus classique dans le domaine du machine learning est l'étude chronologique de ce dernier, que l'on considère actuellement comme les plus grandes étapes historiques du machine learning. Ce qu'il faut savoir et ça, ça surprend souvent les gens, c'est que la première chose qui a existé dans le domaine du machine learning, c'est l'intelligence artificielle. Les premières études datent du milieu des années 50 où le perceptron a été introduit. Ensuite, avec la puissance des ordinateurs augmentant et avec l'intérêt également de l'armée pour automatiser certains missiles, on a introduit le machine learning, ou disons plutôt que les choses se faisant, eh bien il y a une convergence de technologies et d'intérêts qui ont fait que ce domaine est apparu au début des années 80. Et enfin, avec la complexité croissante des ordinateurs et leur puissance de calcul augmentant, le deep learning est apparu. Donc voilà en gros les grandes étapes et le schéma classique que l'on retrouve souvent dans le domaine.

Les fondements du machine learning

Acquérez les bases du vocabulaire lié au machine learning. Découvrez les outils fondamentaux avec les idées, applications et concepts mathématiques sous-jacents à chacun.

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Date de parution :21 déc. 2017

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