Votre ressource unique pour des connaissances approfondies en machine learning et des tutoriels pratiques.
Le machine learning (ML) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) axée sur les algorithmes capables « d’apprendre » les schémas de données d’entraînement pour faire des inférences précises sur les nouvelles données. Cette capacité de reconnaissance des formes permet aux modèles de machine learning de prendre des décisions ou de faire des prédictions sans instructions explicites, codées en dur. Le machine learning, et en particulier l’apprentissage profond, est l’épine dorsale de la plupart des systèmes d’IA modernes.
Dans ce guide complet, vous trouverez une collection de contenus relatifs au machine learning, tels que des fiches explicatives, des tutoriels, des podcasts et bien plus encore.
Pour commencer, consultez les fiches explicatives consacrées au machine learning pour en saisir les grandes lignes.
Découvrez les principes fondamentaux de la science des données et des statistiques qui alimentent les cas d’utilisation du machine learning.
L'ingénierie des caractéristiques est le processus qui consiste à sélectionner, transformer et créer de nouvelles caractéristiques à partir de données brutes afin d'améliorer les performances des modèles de ML.
L’apprentissage supervisé utilise des jeux de données d’entrée et de sortie étiquetés par des humains pour entraîner les modèles de ML.
L’apprentissage non supervisé analyse et regroupe les jeux de données non étiquetés en découvrant les schémas cachés et les regroupements de données sans intervention humaine.
L’apprentissage semi-supervisé combine l’apprentissage supervisé et non supervisé en utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner des modèles destinés aux tâches de classification et de régression.
L’apprentissage par renforcement permet aux agents autonomes d’apprendre par essai-erreur, en recevant un feedback sous forme de récompenses ou de pénalités pour ses actions.
L’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones multicouches, appelés « réseaux de neurones profonds », pour imiter le mécanisme de prise de décision complexe du cerveau humain.
L’IA générative est capable de créer des contenus originaux (texte, images, vidéo, audio et/ou code logiciel) en réponse à un prompt ou à la requête d’un utilisateur.
Ce processus consiste à « apprendre » à un modèle de machine learning à optimiser ses performances sur un ensemble de données comprenant des échantillons de tâches en rapport avec son cas d’utilisation prévu.
Les bibliothèques de machine learning sont des collections de codes, de fonctions et d’outils pré-écrits qui simplifient le développement et la mise en œuvre des algorithmes et modèles de ML.
Le MLOps, abréviation de « Machine Learning Operations », est un ensemble de pratiques pensées pour aider les spécialistes à élaborer des processus standardisés pour la construction et l’exécution des modèles de machine learning.
Le traitement automatique du langage naturel (TAL) permet aux modèles de traiter le langage humain grâce à la linguistique informatique et aux techniques statistiques.
La vision par ordinateur s’appuie sur le ML pour apprendre aux ordinateurs et aux systèmes à « voir », c’est-à-dire à tirer des informations utiles à partir d’images numériques, de vidéos et d’autres entrées visuelles.
Entraînez, validez, réglez et déployez une IA générative, des modèles de fondation et des capacités de machine learning avec IBM watsonx.ai, un studio d’entreprise nouvelle génération pour les générateurs d’IA. Créez des applications d’IA en peu de temps et avec moins de données.
Mettez l’IA au service de votre entreprise en vous appuyant sur l’expertise de pointe d’IBM dans le domaine de l’IA et sur son portefeuille de solutions.
Réinventez les workflows et les opérations critiques en ajoutant l’IA pour optimiser les expériences, la prise de décision et la valeur métier en temps réel.