L’apprentissage automatique (machine learning) est utilisĂ© dans de nombreuses applications, allant de la reconnaissance de la parole Ă la conduite autonome en passant par la traduction automatique ou la recommandation de produits.
Il existe trois grands types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisĂ©, l’apprentissage non supervisĂ© et l’apprentissage par renforcement.
L’apprentissage supervisĂ© est le type le plus classique. Il s’agit d’un algorithme qui est entraĂ®nĂ© Ă partir de donnĂ©es Ă©tiquetĂ©es, c’est-Ă -dire avec des exemples de donnĂ©es accompagnĂ©s de leurs rĂ©sultats attendus. L’algorithme utilise ces exemples pour apprendre Ă prĂ©dire les rĂ©sultats pour de nouvelles donnĂ©es. Par exemple, la dĂ©tection d’un objet dans une image.
L’apprentissage non supervisĂ©, en revanche, essaie d’extraire de l’information de donnĂ©es brutes sans en connaĂ®tre l’Ă©tiquette. 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 entraĂ®nĂ© Ă partir de donnĂ©es non Ă©tiquetĂ©es, mais qui reçoit des rĂ©compenses ou des pĂ©nalitĂ©s en fonction de ses actions. L’algorithme utilise ces rĂ©compenses et pĂ©nalitĂ©s pour apprendre Ă prendre les dĂ©cisions les plus efficaces pour atteindre un objectif donnĂ©. Un example serais l entrainement d un robot.
Les ingĂ©nieurs chez Exponent ont dĂ©jĂ travaillĂ© sur de nombreux projets d’intelligence artificielle. Ils sont habituĂ©s Ă travailler avec les librairies standard comme TensorFlow, Keras ou PyTorch. Parmi les projets rĂ©alisĂ©s par l’Ă©quipe, on peut notamment citer la crĂ©ation d’un outil de recherche pour les documents internes d’une entreprise, le traitement d’images mĂ©dicales comme des IRM ou des OCTA, la dĂ©tection de sentiments, le traitement de signaux audio ou encore l’extraction automatique d’informations prĂ©sentes dans un formulaire.
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