Principes de base du machine learning et de l'intelligence artificielle

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Le domaine du machine learning (ML) consiste à étudier des programmes ou des systèmes qui entraînent des modèles à effectuer des prédictions à partir de données d'entrée. Le ML alimente certaines des technologies qui sont devenues essentielles dans notre vie quotidienne, comme les cartes, les applications de traduction et les recommandations de chansons, entre autres.

Vous pouvez entendre le terme "intelligence artificielle", ou IA, utilisé pour décrire ces technologies. Bien qu'il soit parfois utilisé de manière interchangeable, le ML est considéré comme un sous-domaine de l'IA. L'intelligence artificielle est un programme ou un modèle non humain qui peut effectuer des tâches sophistiquées, telles que la génération d'images ou la reconnaissance vocale.

Si vous débutez en ML, nous vous recommandons de consulter l'article Présentation du machine learning. Si vous essayez de décider s'il faut utiliser le ML pour résoudre un problème, consultez la page Présentation du machine learning pour les problèmes liés au machine learning.

Pour obtenir la définition des concepts clés du ML, consultez le glossaire du machine learning: ML Fundamentals.