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Bien comprendre la définition machine learning

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Le machine learning est un concept qui ne passe pas inaperçu dans l’univers de l’informatique et des traitements de données. La définition machine learning reste toutefois complexe à expliquer. Pour simplifier, il s’agit d’une technique d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre automatiquement, sans qu’ils aient été programmés à cet effet.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Également appelé « apprentissage automatique », le machine learning est loin d’être un concept récent. En effet, les premiers algorithmes d’auto-apprentissage ont été inventés vers la fin des années 1950. Le plus célèbre est l’algorithme Perception.

Toutefois, la définition machine learning reste encore assez floue, puisqu’il n’existe pas d’énonciation qui fasse consensus. Le terme est utilisé pour définir un processus de fonctionnement de l’intelligence artificielle qui se sert de l’analyse de données massives pour découvrir des patterns et faire des prévisions.

Les algorithmes concernés se basent sur les statistiques, sur des analyses prédictives ainsi que sur le forage de données. L’objectif de cette science est de parvenir à résoudre des problèmes complexes grâce au traitement d’une quantité astronomique de données.

La relation entre machine learning et big data

La définition machine learning est indissociable du big data. À l’heure actuelle, l' « apprentissage automatique » reste le meilleur outil pour analyser les données contenues dans le big data. Et pour cause, le volume de données est trop important pour pouvoir être traité via des analyses compréhensives.

De plus, à cause des relations et des corrélations trop importantes entre les données, les analystes ne peuvent pas étudier toutes les hypothèses. Sans big data, le « machine learning » ne sert à rien, puisque l’intelligence artificielle doit analyser une quantité astronomique de données pour progresser. Ainsi, plus il y a de données à traiter, plus cette technique devient performante.

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