Il s'agit de l'apprentissage automatique qui est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre sans avoir été explicitement programmées. Elles apprennent en analysant des données et en identifiant des modèles. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour prédire des résultats futurs ou pour prendre des décisions.
Le Machine Learning est utilisé dans une grande variété d'applications, notamment :
- La reconnaissance faciale ;
- L'analyse de données ;
- La recommandation de produits ;
- La traduction automatique ;
- La conduite autonome ;
Il existe plusieurs types, dont, deux types principaux d'apprentissage :
- L'apprentissage supervisé : les machines sont entraînées sur des données qui sont déjà étiquetées. Par exemple, une machine peut être entraînée à reconnaître des visages en lui montrant des images de visages étiquetés comme "homme" ou "femme".
- L'apprentissage non supervisé : les machines sont entraînées sur des données qui ne sont pas étiquetées. Par exemple, une machine peut être entraînée à identifier des groupes de données similaires en examinant les données elles-mêmes.
- L'apprentissage par renforcement est un troisième type d'apprentissage automatique qui est moins courant. Les machines sont entraînées à prendre des décisions en fonction des résultats de leurs actions. Par exemple, une machine peut être entraînée à jouer à un jeu en lui donnant des points pour ses bonnes actions et en lui retirant des points pour ses mauvaises actions.