Cours Machine Learning

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L'apprentissage automatique (ML) est l'étude scientifique d'algorithmes et de modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent pour effectuer une tâche spécifique sans utiliser d'instructions explicites, en s'appuyant plutôt sur des modèles et sur des inférences. Il est considéré comme un sous-ensemble de  l'intelligence artificielle. Les algorithmes d'apprentissage automatique construisent un modèle mathématique basé sur des données d'échantillon, appelées «données d'apprentissage», afin de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmé pour effectuer la tâche. Les algorithmes d'apprentissage automatique

sont utilisés dans une grande variété d'applications, telles que le filtrage de courrier électronique et la vision par ordinateur, où il est difficile ou impossible de  développer un algorithme conventionnel pour effectuer efficacement la tâche. L'apprentissage automatique est étroitement lié aux statistiques informatiques, qui se concentrent sur la réalisation de prédictions à l'aide d'ordinateurs. L’étude de  l’optimisation mathématique permet d’appliquer des méthodes, de la théorie et des domaines d’application au domaine de l’apprentissage automatique. L'exploration de  données est un domaine d'étude de l'apprentissage automatique et se concentre sur l'analyse exploratoire de données par le biais d'un apprentissage non supervisé. Dans  son application à tous les problèmes de l'entreprise, l'apprentissage automatique est également appelé analyse prédictive.
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