Les algorithmes d’apprentissage automatique dans l’analyse des données

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Les algorithmes d’apprentissage automatique dans l’analyse des données

Défis et limites

-Biais dans les données (discrimination involontaire). -Complexité dans la mise en œuvre (besoin de grandes quantités de données). -Enjeux éthiques liés à l’utilisation abusive des données personnelles.

Applications concrètes

Science

-Analyse des grandes bases de données (Big Data). -Applications en biologie (prédictions génétiques).

Commerce

-Analyse des comportements d’achat. -Recommandations de produits (Netflix, Amazon).

Avantages

-Gain de temps dans l’analyse des données. -Précision accrue par rapport aux méthodes classiques. -Automatisation de tâches complexes.

Introduction

Classification

-Apprentissage supervisé. -Apprentissage non supervisé. -Apprentissage par renforcement.

Définition des algorithmes d’apprentissage automatique.

Les algorithmes d’apprentissage automatique (ou machine learning en anglais) sont des techniques issues de l’intelligence artificielle permettant à des systèmes informatiques d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour effectuer une tâche spécifique.