L’apprentissage automatique, ou ML, consiste à apprendre à un ordinateur comment apprendre de l’expérience, tout comme vous apprenez de nouvelles choses au fil du temps.
Pensez à la façon dont vous avez appris à faire du vélo. Au début, vous êtes peut-être tombé plusieurs fois, mais avec la pratique, vous vous êtes amélioré car vous avez appris de vos erreurs. L’apprentissage automatique fonctionne de manière similaire, mais au lieu que vous appreniez, c’est un ordinateur qui apprend.
Imaginez que vous avez un robot qui doit reconnaître des images de chats et de chiens. Au lieu de le programmer avec tous les détails spécifiques de ce qui fait un chat ou un chien, vous lui montrez des milliers d’images des deux. Le robot regarde ces images et commence à remarquer des modèles, comme les chats ont souvent des oreilles pointues et les chiens ont généralement des museaux de formes différentes. Au fil du temps, le robot s’améliore pour faire la différence entre les chats et les chiens car il a appris de tous les exemples que vous lui avez montrés.
En termes simples, l’apprentissage automatique consiste à donner à un ordinateur de nombreux exemples et à lui permettre d’apprendre des modèles à partir de ces exemples, afin qu’il puisse prendre des décisions ou faire des prédictions sur de nouvelles informations.
