Méthode adaptée aux problèmes

Machine learning

Contact us

Traditionnelle

Machine learning

Deep learning

Le machine learning en bref

Le machine learning est une science mathématique et une technique de programmation informatique qui s’appuie sur les probabilités statistiques pour repérer les patterns et tirer des prédictions dans l’objectif de fournir une analyse prédictive. Les premiers algorithmes ont été conçus dès 1950, et aujourd’hui le machine learning est composé de plusieurs grandes approches : l’apprentissage non supervisé (réduction de la dimensionnalité, clusterisation), l’apprentissage supervisé (classification et régression) et l’apprentissage par renforcement. Ces grandes approches sont composées de sous-approches qui permettent de résoudre des cas applicatifs différents grâce à de nombreux algorithmes. Le machine learning a pour objectif “d'apprendre à apprendre” à un programme informatique pour être en capacité par la suite d’améliorer de manière autonome son mode d’apprentissage et ses connaissances.

Des exemples de technologies

L'apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement (apprentissage par expérimentation) permet de contrôler les mouvements et les actions. Cette IA permet de contrôler de manière autonome une main robotique.

Le clustering

Le machine learning tire profit du Big data pour améliorer l’expérience utilisateur. Le clustering permet de comprendre les comportements et choix faits par les individus pour en tirer profit et faire du data profiling.

Les arbres de décisions

Les arbres de décision constituent une technique de data mining permettant l’analyse de volumes massifs de données dans un but de description et de prédiction. Les arbres de décisions peuvent probabiliser la réussite du lancement d’un futur produit.