L’intelligence artificielle (IA) est un terme à la mode depuis quelques années, et ce pour de bonnes raisons. L’IA a la capacité de révolutionner notre façon de vivre, de travailler et d’interagir avec le monde. L’un des aspects les plus importants de l’IA est sa capacité à apprendre et à s’améliorer au fil du temps, grâce à un processus appelé « apprentissage automatique ». Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est l’apprentissage automatique et comment il fonctionne, et répondre à quelques questions connexes.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est le processus qui consiste à utiliser des algorithmes et des modèles statistiques pour permettre à un système informatique d’améliorer progressivement ses performances dans le cadre d’une tâche spécifique. Pour ce faire, le système est alimenté par de grandes quantités de données, qu’il analyse et dont il tire des enseignements. Le système utilise ces connaissances pour identifier des modèles et des relations dans les données, qu’il peut ensuite appliquer à de nouvelles situations.
Il existe quatre principaux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage par renforcement. L’apprentissage supervisé consiste à former un modèle à l’aide de données étiquetées, tandis que l’apprentissage non supervisé consiste à former le modèle à l’aide de données non étiquetées. L’apprentissage semi-supervisé combine des données étiquetées et non étiquetées, tandis que l’apprentissage par renforcement consiste à former le modèle pour qu’il apprenne à partir de récompenses et de punitions.
Un exemple d’apprentissage automatique en action est le processus consistant à enseigner à un programme d’intelligence artificielle à jouer au backgammon sur la base de données provenant de millions de parties jouées. Pour ce faire, le programme est alimenté par un ensemble de données relatives aux mouvements et aux résultats des parties, qu’il utilise pour apprendre et améliorer ses performances au fil du temps. Cet ensemble de données est connu sous le nom d’ensemble d’entraînement.
Une autre question connexe concerne le fonctionnement du crawling. Le crawling est le processus de collecte de données sur les sites web à l’aide de logiciels appelés « crawlers » ou « spiders ». Ces programmes naviguent sur Internet et collectent des données sur les sites web, qui sont ensuite utilisées à diverses fins, telles que l’analyse des données, l’optimisation des moteurs de recherche et les études de marché.
Dans ce contexte, comment fonctionne un crawler ? Un crawler commence par visiter un site web et identifier tous les liens de cette page. Il suit ensuite chaque lien vers d’autres pages et répète le processus jusqu’à ce qu’il ait visité toutes les pages qu’il est programmé pour explorer. Les données recueillies sur chaque page sont ensuite stockées dans une base de données ou un fichier en vue d’une analyse ultérieure.
En conclusion, l’apprentissage automatique est le processus qui consiste à utiliser des algorithmes et des modèles statistiques pour permettre à un système informatique d’améliorer progressivement ses performances dans une tâche spécifique. Il existe quatre grands types d’apprentissage automatique, qui sont utilisés dans diverses applications, comme apprendre à un programme d’intelligence artificielle à jouer au backgammon ou à explorer des sites web pour collecter des données. Au fur et à mesure que l’IA évolue et s’améliore, l’apprentissage automatique jouera un rôle de plus en plus important pour permettre à ces systèmes d’apprendre et de s’adapter à de nouvelles situations.
Le processus utilisé par les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web est appelé « web crawling » ou « spidering ». Il implique des robots automatisés (connus sous le nom de spiders) qui parcourent systématiquement l’internet et collectent des informations sur les pages web, y compris des mots-clés et des phrases, qui sont ensuite utilisés pour déterminer la pertinence et le classement des pages web dans les résultats de recherche.
Le processus utilisé par les moteurs de recherche est appelé « algorithme de recherche ». Il s’agit d’un ensemble de règles et de procédures utilisées par un moteur de recherche pour déterminer la pertinence et le classement des pages web en réponse à la requête d’un utilisateur. Les algorithmes de recherche utilisent une variété de facteurs tels que les mots-clés, les liens retour et le comportement de l’utilisateur pour déterminer les résultats les plus pertinents pour une requête donnée.