« Apprentissage automatique » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
Champ d'étude de l'IA qui se fonde sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir d'entrées de données (plutôt que d'instructions explicitement programmées) pour améliorer leurs performances et résoudre des tâches. L'apprentissage automatique comporte généralement deux phases:


1- L''''estimation du modèle''' devant résoudre une tâche pratique, telle que traduire un discours, estimer une densité de probabilité, reconnaître la présence d'un chat dans une photographie ou participer à la conduite d'un '''[[véhicule autonome]]'''.  
L’apprentissage automatique est un champ d’études de l’intelligence artificielle. Ce domaine se fonde sur les statistiques pour donner à l’ordinateur la capacité d’apprendre par lui-même à partir de jeux de données plutôt qu’à partir d’instructions explicitement programmées afin de s’acquitter d’une tâche.
 
On rencontre parfois le calque de l’anglais apprentissage machine et les termes <a href="https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_statistique">apprentissage statistique</a> et apprentissage artificiel pour désigner le même concept.
 
L’apprentissage automatique se divise en 3 grandes catégories : l’<a href="https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9">apprentissage supervisé</a>, l’<a href="https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9">apprentissage non supervisé</a> et l’<a href="https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement">apprentissage par renforcement</a>.
 
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Complément:
 
L'apprentissage automatique comporte généralement deux phases:
 
1- L''''entraînement du modèle''' sur des données afin de résoudre une tâche pratique, telle que traduire un discours, estimer une densité de probabilité, reconnaître la présence d'un chat dans une photographie ou participer à la conduite d'un '''[[véhicule autonome]]'''.
 
2- La '''mise en production''' où, le modèle étant entraîné, de nouvelles données peuvent alors être soumises afin d'obtenir le résultat correspondant à la tâche souhaitée. En pratique, certains systèmes peuvent poursuivre leur apprentissage une fois en production.


2- La '''mise en production''' où, le modèle étant déterminé, de nouvelles données peuvent alors être soumises afin d'obtenir le résultat correspondant à la tâche souhaitée. En pratique, certains systèmes peuvent poursuivre leur apprentissage une fois en production.
==Français==
==Français==
'''apprentissage automatique'''   
'''apprentissage automatique'''   


'''apprentissage statistique'''     
'''apprentissage machine'''     


'''apprentissage machine'''  
'''apprentissage statistique'''  
 
'''apprentissage artificiel''' 


==Anglais==
==Anglais==
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'''automatic learning '''
'''automatic learning '''


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* [https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique  Source: Wikipedia, ''Apprentissage automatique''.]
* [https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique  Source: Wikipedia, ''Apprentissage automatique''.]


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Note: '''apprentissage automatique''' et '''apprentissage machine''' sont des désignations publiées au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018 et normalisées par l'ISO en collaboration avec la Commission électrotechnique internationale.
Note: '''apprentissage automatique''' et '''apprentissage machine''' sont des désignations publiées au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018 et normalisées par l'ISO en collaboration avec la Commission électrotechnique internationale.


</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>  
</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>  
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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Version du 2 août 2022 à 17:31

Définition

L’apprentissage automatique est un champ d’études de l’intelligence artificielle. Ce domaine se fonde sur les statistiques pour donner à l’ordinateur la capacité d’apprendre par lui-même à partir de jeux de données plutôt qu’à partir d’instructions explicitement programmées afin de s’acquitter d’une tâche.

On rencontre parfois le calque de l’anglais apprentissage machine et les termes <a href="https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_statistique">apprentissage statistique</a> et apprentissage artificiel pour désigner le même concept.

L’apprentissage automatique se divise en 3 grandes catégories : l’<a href="https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9">apprentissage supervisé</a>, l’<a href="https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9">apprentissage non supervisé</a> et l’<a href="https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement">apprentissage par renforcement</a>.


Complément:

L'apprentissage automatique comporte généralement deux phases:

1- L'entraînement du modèle sur des données afin de résoudre une tâche pratique, telle que traduire un discours, estimer une densité de probabilité, reconnaître la présence d'un chat dans une photographie ou participer à la conduite d'un véhicule autonome.

2- La mise en production où, le modèle étant entraîné, de nouvelles données peuvent alors être soumises afin d'obtenir le résultat correspondant à la tâche souhaitée. En pratique, certains systèmes peuvent poursuivre leur apprentissage une fois en production.

Français

apprentissage automatique

apprentissage machine

apprentissage statistique

apprentissage artificiel

Anglais

machine learning

automatic learning

Note: apprentissage automatique et apprentissage machine sont des désignations publiées au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018 et normalisées par l'ISO en collaboration avec la Commission électrotechnique internationale.


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