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 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)
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