Apprentissage Automatique

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (machine-learning en anglais) est un des champs d'étude de l'intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique fait référence au développement, à l'analyse et à l'implémentation de méthodes qui permettent à une machine (au sens large) d'évoluer grâce à un processus d'apprentissage, et ainsi de remplir des tâches qu'il est difficile ou impossible de remplir par des moyens algorithmiques plus classiques.

Voici deux exemples d'applications de l'apprentissage automatique:

  • On peut concevoir un système d'apprentissage automatique permettant à un robot, ayant la capacité de bouger ses membres mais ne sachant rien de la coordination des mouvements permettant la marche, d'apprendre à marcher. Le robot commencera par effectuer des mouvements aléatoires, puis, en privilégiant les mouvements lui permettant d'avancer, mettra peu à peu en place une marche de plus en plus efficace.
  • La reconnaissance de caractères est une tâche complexe car deux caractères similaires ne sont jamais exactement égaux. On peut concevoir un système d'apprentissage automatique qui apprend à reconnaître des caractères en observant des exemples, c'est-à-dire des caractères connus.

Il est tentant de s'inspirer des êtres vivants pour concevoir des machines capables d'apprendre. Ainsi, même si l'apprentissage automatique est avant tout un sous-domaine de l'informatique, il est également intimement lié aux sciences cognitives, aux neurosciences, à la biologie et à la psychologie.

Sommaire

Types d'apprentissage

Les algorithmes d'apprentissage peuvent se catégoriser selon le type d'apprentissage qu'ils emploient:

Les algorithmes que l'on rencontre le plus souvent dans ce domaine sont :

Ces méthodes sont souvent combinées pour obtenir diverses variantes d'apprentissage. L'utilisation de tel ou tel algorithme dépend fortement de la tâche à résoudre (classification, estimation de valeurs, etc.). L'apprentissage automatique est utilisé dans un spectre très large d'applications: moteur de recherche, aide au diagnostic, bio-informatique, détection de fraudes, analyse des marchés financiers, reconnaissance de la parole, de l'écriture manuscrite, analyse et indexation d'images et de vidéo, robotique...

Liens internes

Notes

  1. Voir Machine Learning, chap. 13 Reinforcement Learning, pp. 367-390
  2. Voir Machine Learning, pp. 373-380
  3. Voir Machine Learning, chap. 4 Artificial Neural Networks, pp. 81-127
  4. Voir Machine Learning, chap. 3 Decision Tree Learning, pp. 52-80
  5. Voir Machine Learning, chap. 9 Genetic Algorithms, pp. 249-273

Bibliographie

  • (en) Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press. (ISBN 0-19853-864-2)
  • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern classification, Wiley-interscience, 2001 (ISBN 0-471-05669-3)  [détail des éditions]
  • Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Yves Kodratoff, Apprentissage Artificiel : Concepts et algorithmes, Eyrolles, 2002 (ISBN 2-212-11020-0)  [détail des éditions]
  • (en) David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, 2003 [détail des éditions]
  • (en) Tom M. Mitchell, Machine Learning, 1997 [détail des éditions]
  • Christopher M. Bishop, Pattern Recognition And Machine Learning, Springer, 2006 (ISBN 0-387-31073-8)  [détail des éditions]
  • (en) Huang T.-M., Kecman V., Kopriva I. (2006), Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets, Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 260 pp. 96 illus., Hardcover, (ISBN 3-54031-681-7)[1]
  • (en) KECMAN Vojislav (2001), LEARNING AND SOFT COMPUTING, Support Vector Machines, Neural Networks and Fuzzy Logic Models, The MIT Press, Cambridge, MA, 608 pp., 268 illus., (ISBN 0-26211-255-8)[2]
  • (en)Sholom Weiss and Casimir Kulikowski (1991). Computer Systems That Learn, Morgan Kaufmann. (ISBN 1-55860-065-5)
  • Portail de l’informatique Portail de l’informatique
  • Portail des probabilités et des statistiques Portail des probabilités et des statistiques
Ce document provient de « Apprentissage automatique ».

Wikimedia Foundation. 2010.

Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article Apprentissage Automatique de Wikipédia en français (auteurs)

Regardez d'autres dictionnaires:

  • Apprentissage automatique — L apprentissage automatique (machine learning en anglais), un des champs d étude de l intelligence artificielle, est la discipline scientifique concernée par le développement, l analyse et l implémentation de méthodes automatisables qui… …   Wikipédia en Français

  • Weka (apprentissage automatique) — Pour les articles homonymes, voir Weka. Weka …   Wikipédia en Français

  • Apprentissage des machines — Apprentissage automatique L apprentissage automatique (machine learning en anglais) est un des champs d étude de l intelligence artificielle. L apprentissage automatique fait référence au développement, à l analyse et à l implémentation de… …   Wikipédia en Français

  • APPRENTISSAGE — Dans l’opposition souvent établie en matière d’activités psychologiques entre l’inné et l’acquis, l’importance accordée à celui ci a largement varié au cours des dernières années. Alors que le problème de l’apprentissage n’avait aucune place dans …   Encyclopédie Universelle

  • Apprentissage Supervisé — L apprentissage supervisé est une technique d apprentissage automatique où l on cherche à produire automatiquement des règles à partir d une base de données d apprentissage contenant des exemples de cas déjà traités. Plus précisément, la base de… …   Wikipédia en Français

  • Apprentissage supervise — Apprentissage supervisé L apprentissage supervisé est une technique d apprentissage automatique où l on cherche à produire automatiquement des règles à partir d une base de données d apprentissage contenant des exemples de cas déjà traités. Plus… …   Wikipédia en Français

  • Apprentissage Par Renforcement — L apprentissage par renforcement fait référence à une classe de problèmes d apprentissage automatique, dont le but est d apprendre, à partir d expériences, ce qu il convient de faire en différentes situations, de façon à optimiser une récompense… …   Wikipédia en Français

  • Apprentissage Non-supervisé — L apprentissage non supervisé est une méthode d apprentissage automatique. Cette méthode se distingue de l apprentissage supervisé par le fait qu il n y a pas de sortie a priori. Dans l apprentissage non supervisé il y a en entrée un ensemble de… …   Wikipédia en Français

  • Apprentissage non-supervise — Apprentissage non supervisé L apprentissage non supervisé est une méthode d apprentissage automatique. Cette méthode se distingue de l apprentissage supervisé par le fait qu il n y a pas de sortie a priori. Dans l apprentissage non supervisé il y …   Wikipédia en Français

  • Apprentissage (Homonymie) — Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom …   Wikipédia en Français

Share the article and excerpts

Direct link
Do a right-click on the link above
and select “Copy Link”