Apprentissage automatique (machine learning)
L’apprentissage automatique (machine learning) est utilisé dans de nombreuses applications, allant de la reconnaissance de la parole à la conduite autonome en passant par la traduction automatique ou la recommandation de produits.
Les différents types d'apprentissage automatique (machine learning)
Il existe trois grands types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.
L’apprentissage supervisé est le type le plus classique. Il s’agit d’un algorithme qui est entraîné à partir de données étiquetées, c’est-à-dire avec des exemples de données accompagnés de leurs résultats attendus. L’algorithme utilise ces exemples pour apprendre à prédire les résultats pour de nouvelles données. Par exemple, la détection d’un objet dans une image.
L’apprentissage non supervisé, en revanche, essaie d’extraire de l’information de données brutes sans en connaître l’étiquette. Un exemple de ce type d’apprentissage est un système de recommandation.
Finalement on a apprentissage par renforcement qui est un type d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme est entraîné à partir de données non étiquetées, mais qui reçoit des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions. L’algorithme utilise ces récompenses et pénalités pour apprendre à prendre les décisions les plus efficaces pour atteindre un objectif donné. Un example serais l entrainement d un robot.
L’apprentissage supervisé est le type le plus classique. Il s’agit d’un algorithme qui est entraîné à partir de données étiquetées, c’est-à-dire avec des exemples de données accompagnés de leurs résultats attendus. L’algorithme utilise ces exemples pour apprendre à prédire les résultats pour de nouvelles données. Par exemple, la détection d’un objet dans une image.
L’apprentissage non supervisé, en revanche, essaie d’extraire de l’information de données brutes sans en connaître l’étiquette. Un exemple de ce type d’apprentissage est un système de recommandation.
Finalement on a apprentissage par renforcement qui est un type d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme est entraîné à partir de données non étiquetées, mais qui reçoit des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions. L’algorithme utilise ces récompenses et pénalités pour apprendre à prendre les décisions les plus efficaces pour atteindre un objectif donné. Un example serais l entrainement d un robot.
Exemples d'application concrète
Les ingénieurs chez Exponent ont déjà travaillé sur de nombreux projets d’intelligence artificielle. Ils sont habitués à travailler avec les librairies standard comme TensorFlow, Keras ou PyTorch. Parmi les projets réalisés par l’équipe, on peut notamment citer la création d’un outil de recherche pour les documents internes d’une entreprise, le traitement d’images médicales comme des IRM ou des OCTA, la détection de sentiments, le traitement de signaux audio ou encore l’extraction automatique d’informations présentes dans un formulaire.
Notre équipe d’experts est passionnée par l’IA et a déjà prouvé son expertise dans ce domaine. Nous sommes impatients de mettre notre savoir-faire au service de votre entreprise pour vous aider à atteindre vos objectifs grâce à l’IA. N’hésitez pas à venir nous voir dans nos bureaux à Genève pour nous expliquer votre projet ou vos idées en tout temps.
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