Introduction au Machine Learning (apprentissage machine)

Le ML est une notion particulièrement à la mode, au croisement des mathématiques des statistiques et de l'informatique elle permet de faire toutes sortes de choses. Des grand modèles de langues (LLM) aux régressions, en passant par le traitement d'images, son application est vaste.

 

Définition du Machine Learning : 
Ensemble de méthodes pour entrainer un système, au lieu de le programmer explicitement. Dans l’apprentissage supervisé le système est entrainé à accomplir une tâche à partir d’exemples d’entrée et de sorties correspondante. Dans l’apprentissage par renforcement, le système s’entraine par interaction avec son environnement par essais et erreurs. Dans l’apprentissage non supervisé ou autosupervisé, le système découvre les interdépendances entre les variables d’entrée sans être entrainé à une tâche particulière. La méthode la plus utilisée est basée sur la minimisation d’une fonction objectif par descente du gradient. (Source : Yann LeCun, 2023, Quand la machine apprend)