Qu'est-ce que l'apprentissage machine (ML)? – Apprendre une langue étrangère

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  • Neovital Health Sirop pour enfants - Reishi apprentissage, 150 ml
    <h2>Sirop pour enfants - une formule unique à l'extrait de champignon Reishi.</h2> <p> </p> <p><strong>Reishi </strong>(<em>Ganoderma lucidum</em>), aussi <strong>le ganoderme</strong>, <strong>le ganoderme luisant</strong> ou <strong>Reishi</strong>, est un type de champignon d'arbre originaire d'Asie. Les propriétés bénéfiques et les ingrédients actifs des champignons Reishi sont connus dans le monde entier. Il est traditionnellement utilisé en Chine <strong>depuis des milliers d'années</strong>.</p> <p> </p> <p><strong>En plus de l'extrait de champignon Reishi, le Sirop pour enfants - Reishi apprentissage contient également :</strong></p> <ul> <li>l´extrait de <strong>baie d'acérola</strong> (<em>Malpighia glabra</em>) - <strong>une source naturelle de vitamine C</strong>,</li> <li>l´extrait naturel de séché d´<strong>hydne hérisson</strong><strong> </strong>(<em>Hericium erinaceus</em>),</li> <li><strong>la vitamine B5 </strong>(pantotenska kislina),</li> <li>l´arôme de <strong>poire</strong>, qui assure <strong>un excellent goût</strong>.</li> </ul> <p> </p> <h2>Le sirop pour enfants à la vitamine B5 pour soutenir les performances mentales.</h2> <p> </p> <p><strong>Le sirop pour enfants </strong>de la marque Neovital Health est une excellente combinaison de l'une des vitamines les plus importantes - <strong>la vitamine C </strong>et <strong>l'acide pantothénique</strong> (vitamine B5) - l'une des vitamines du <strong>complexe B</strong>.</p> <p><strong>La vitamine B5</strong> contribue aux <strong>performances mentales</strong>. Avec la vitamine C, ils contribuent également à <strong>la libération d'énergie pendant le métabolisme </strong>et à <strong>la réduction de la fatigue et de l'épuisement</strong>. La vitamine C contribue également au fonctionnement du <strong>système nerveux</strong>, joue un rôle dans <strong>la protection des cellules contre le stress oxydatif</strong> (c'est un antioxydant) et contribue au fonctionnement <strong>psychologique </strong>normal.</p> <p> </p> <h2>Sirop pour enfants - Reishi apprentissage est un excellent choix pour tous les écoliers et étudiants.</h2> <p> </p> <p><strong>Les avantages du produit Sirop pour enfants - Reishi apprentissage :</strong></p> <ul> <li>le meilleur choix pour un soutien naturel des <strong>performances mentales</strong> et du fonctionnement du <strong>système immunitaire</strong>, </li> <li>il convient à<strong> toute la famille</strong> - en particulier aux enfants (à partir de 3 ans),</li> <li>un excellent choix pour vos <strong>écoliers </strong>et <strong>étudiants</strong>,</li>...
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L'apprentissage automatique (ML) est une catégorie d'algorithme qui permet aux applications logicielles de devenir plus précises dans la prévision des résultats sans être explicitement programmées. Le principe de base de l'apprentissage automatique est de créer des algorithmes capables de recevoir des données d'entrée et d'utiliser une analyse statistique pour prédire une sortie tout en les mettant à jour à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.

Les processus impliqués dans l'apprentissage automatique sont similaires à ceux de l'exploration de données et de la modélisation prédictive. Les deux nécessitent une recherche dans les données pour rechercher des modèles et ajuster les actions du programme en conséquence. De nombreuses personnes sont familiarisées avec l'apprentissage automatique en achetant sur Internet et en recevant des annonces liées à leur achat. Cela est dû au fait que les moteurs de recommandation utilisent l'apprentissage automatique pour personnaliser la livraison des annonces en ligne presque en temps réel. Outre le marketing personnalisé, la détection des fraudes, le filtrage du courrier indésirable, la détection des menaces contre la sécurité du réseau, la maintenance prédictive et la création de flux de nouvelles constituent d'autres cas d'utilisation courante de l'apprentissage automatique.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont souvent classés comme supervisés ou non supervisés. Les algorithmes supervisés requièrent un scientifique ou un analyste de données ayant des compétences en apprentissage automatique pour fournir à la fois les entrées et les sorties souhaitées, en plus de fournir un retour d'informations sur la précision des prévisions lors de la formation en algorithmes. Les scientifiques de données déterminent quelles variables ou caractéristiques le modèle doit analyser et utiliser pour développer des prévisions. Une fois la formation terminée, l'algorithme appliquera ce qui a été appris aux nouvelles données.

Les algorithmes non supervisés n'ont pas besoin d'être formés aux données de résultat souhaitées. Au lieu de cela, ils utilisent une approche itérative appelée apprentissage en profondeur pour examiner les données et parvenir à des conclusions. Les algorithmes d'apprentissage non supervisés, également appelés réseaux de neurones, sont utilisés pour des tâches de traitement plus complexes que les systèmes d'apprentissage supervisés, notamment la reconnaissance d'images, la synthèse vocale et le langage naturel. Ces réseaux de neurones fonctionnent en combinant des millions d'exemples de données d'apprentissage et en identifiant automatiquement des corrélations souvent subtiles entre de nombreuses variables. Une fois formé, l’algorithme peut utiliser sa banque d’associations pour interpréter de nouvelles données. Ces algorithmes ne sont réalisables qu'à l'ère du big data, car ils nécessitent des quantités massives de données d'apprentissage.

Le processus d'apprentissage automatique

Exemples d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est aujourd'hui utilisé dans un large éventail d'applications. L'un des exemples les plus connus est le fil d'actualité de Facebook. Le fil d'actualité utilise l'apprentissage automatique pour personnaliser le fil de chaque membre. Si un membre arrête fréquemment de faire défiler la liste pour lire ou aimer les publications d'un ami particulier, le fil d'actualité commence à afficher plus d'activités de cet ami plus tôt dans le fil. En coulisse, le logiciel utilise simplement une analyse statistique et une analyse prédictive pour identifier les modèles dans les données de l'utilisateur et les utiliser pour alimenter le fil d'actualité. Si le membre ne s'arrête plus pour lire, commenter ou commenter les publications de cet ami, ces nouvelles données seront incluses dans le jeu de données et le fil d'actualités s'ajustera en conséquence.

L'apprentissage automatique fait également son entrée dans un ensemble d'applications d'entreprise. Les systèmes de gestion de la relation client (CRM) utilisent des modèles d'apprentissage pour analyser les courriers électroniques et incitent les membres de l'équipe de vente à répondre en premier aux messages les plus importants. Des systèmes plus avancés peuvent même recommander des réponses potentiellement efficaces. Les fournisseurs d'analyse décisionnelle et d'analyse utilisent l'apprentissage automatique dans leurs logiciels pour aider les utilisateurs à identifier automatiquement les points de données potentiellement importants. Les systèmes de ressources humaines (RH) utilisent des modèles d'apprentissage pour identifier les caractéristiques des employés efficaces et s'appuient sur ces connaissances pour trouver les meilleurs candidats pour des postes vacants.

L'apprentissage automatique joue également un rôle important dans l'auto conduite. Les réseaux neuronaux d'apprentissage en profondeur sont utilisés pour identifier des objets et déterminer les actions optimales pour diriger un véhicule en toute sécurité.

Apprentissage machine vs apprentissage en profondeur

La technologie d'assistant virtuel est également alimentée par l'apprentissage automatique. Les assistants intelligents associent plusieurs modèles d'apprentissage en profondeur pour interpréter le discours naturel, mettre en contexte pertinent – comme le calendrier personnel d'un utilisateur ou des préférences définies auparavant – et entreprendre une action, comme réserver un vol ou établir un itinéraire.

Types d'algorithmes d'apprentissage machine

Tout comme il existe des utilisations presque illimitées de l’apprentissage automatique, les algorithmes d’apprentissage automatique ne manquent pas. Ils vont du plus simple au très complexe. Voici quelques-uns des modèles les plus couramment utilisés:

  • Cette classe d’algorithmes d’apprentissage automatique implique l’identification d’une corrélation – généralement entre deux variables – et l’utilisation de cette corrélation pour effectuer des prédictions sur les futurs points de données.
  • Arbres de décision. Ces modèles utilisent des observations sur certaines actions et identifient un chemin optimal pour parvenir au résultat souhaité.
  • K-signifie clustering. Ce modèle regroupe un nombre spécifié de points de données en un nombre spécifique de groupes basé sur des caractéristiques similaires.
  • Les réseaux de neurones. Ces modèles d'apprentissage approfondi utilisent de grandes quantités de données d'apprentissage pour identifier les corrélations entre de nombreuses variables afin d'apprendre à traiter les données entrantes dans le futur.
  • Apprentissage par renforcement. Ce domaine d’apprentissage en profondeur implique des modèles qui parcourent de nombreuses tentatives pour mener à bien un processus. Les étapes qui produisent des résultats favorables sont récompensées et les étapes qui produisent des résultats indésirables sont pénalisées jusqu'à ce que l'algorithme apprenne le processus optimal.

L'avenir de l'apprentissage machine

Bien que les algorithmes d'apprentissage automatique existent depuis des décennies, ils ont acquis une nouvelle popularité grâce à l'intelligence artificielle (IA). Les modèles d'apprentissage en profondeur, en particulier, alimentent les applications d'IA les plus avancées d'aujourd'hui.

Les plates-formes d’apprentissage automatique font partie des domaines les plus concurrentiels des technologies d’entreprise. La plupart des grands fournisseurs, notamment Amazon, Google, Microsoft, IBM et d’autres, tentent d’engager leurs clients pour des services de plate-forme couvrant tout le spectre des activités d’apprentissage automatique, notamment la collecte et la préparation de données. , construction de modèles, formation et déploiement d’applications. Alors que l'apprentissage automatique continue de gagner en importance dans les opérations commerciales et que l'intelligence artificielle devient de plus en plus pratique dans les paramètres d'entreprise, la guerre entre plates-formes d'apprentissage automatique ne fera que s'intensifier.

La recherche continue sur l'apprentissage en profondeur et l'intelligence artificielle est de plus en plus axée sur le développement d'applications plus générales. Les modèles d'intelligence artificielle actuels nécessitent une formation poussée afin de produire un algorithme hautement optimisé pour effectuer une tâche. Mais certains chercheurs explorent des moyens de rendre les modèles plus flexibles et capables d'appliquer le contexte appris d'une tâche à des tâches futures différentes.

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