Le machine learning et le deep learning sont deux termes qui sont souvent utilisés de manière interchangeable. Pourtant, ils ne sont pas la même chose. Le machine learning est une technique qui permet à une machine d’apprendre à partir de données. Il est basé sur l’idée que les machines peuvent apprendre à partir de données, de la même manière que les humains le font. Le deep learning est une technique plus avancée qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données.
Le machine learning a été inventé dans les années 1950. L’algorithme utilisé pour le machine learning était le perceptron, inventé par Frank Rosenblatt en 1957. Le perceptron est un algorithme de classification binaire qui peut être utilisé pour classer des données en deux catégories. Le perceptron a été utilisé pour résoudre des problèmes tels que la reconnaissance de caractères manuscrits.
Le deep learning a été créé dans les années 1980, mais il n’a vraiment commencé à être utilisé que dans les années 2000. Le deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels qui sont basés sur le fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux de neurones sont capables d’apprendre à partir de données non structurées, telles que des images, des vidéos ou du texte.
On écrit un algorithme pour décrire une série d’étapes qui doivent être suivies pour résoudre un problème informatique. Les algorithmes sont utilisés pour résoudre une grande variété de problèmes, tels que la recherche de données, la manipulation de données, la résolution de problèmes de mathématiques et la création de jeux informatiques.
Pour déclarer un tableau en algorithme, on utilise la syntaxe suivante : tableau de type [taille]. Par exemple, pour déclarer un tableau de 10 entiers, on utilise la syntaxe suivante : tableau d’entiers [10].
Le rôle de la boucle tant que est de permettre à un programme de répéter une série d’actions jusqu’à ce qu’une condition soit remplie. La boucle tant que vérifie la condition avant d’exécuter les instructions dans la boucle. Si la condition est vraie, les instructions sont exécutées. Si la condition est fausse, la boucle est terminée.
En conclusion, le machine learning et le deep learning sont deux techniques d’apprentissage automatique différentes. Le machine learning utilise des algorithmes pour apprendre à partir de données structurées, tandis que le deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données non structurées. Les algorithmes sont utilisés pour résoudre une grande variété de problèmes informatiques, et les boucles tant que sont utilisées pour répéter des actions jusqu’à ce qu’une condition soit remplie.
Les 4 familles de structure algorithmique sont les arbres de décision, les réseaux de neurones, les algorithmes génétiques et les machines à vecteurs de support.
Un algorithme peut être caractérisé par plusieurs éléments tels que sa complexité, sa précision, sa vitesse d’exécution, sa capacité à traiter des données volumineuses, sa capacité à apprendre et à s’adapter à de nouvelles situations, ainsi que sa capacité à généraliser et à produire des résultats précis sur des données inconnues. Ces caractéristiques peuvent varier selon le type d’algorithme utilisé, qu’il s’agisse d’un algorithme de machine learning ou de deep learning.
Un algorithme est une séquence d’étapes logiques qui résolvent un problème ou accomplissent une tâche spécifique. Un algorigramme est une représentation visuelle de l’algorithme, utilisant des symboles et des diagrammes pour représenter chaque étape. Un programme est une implémentation concrète de l’algorithme dans un langage de programmation spécifique. En résumé, un algorithme est une méthode abstraite pour résoudre un problème, un algorigramme est une représentation visuelle de cet algorithme, tandis qu’un programme est une implémentation concrète de l’algorithme dans un langage de programmation spécifique.