L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre et de s'améliorer à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Cette approche repose sur l'utilisation d'algorithmes et de modèles statistiques pour analyser des ensembles de données et en extraire des patterns ou des prédictions.
Dans le domaine de la programmation, l'apprentissage automatique est utilisé pour développer des applications capables de s'adapter et de prendre des décisions basées sur l'expérience. On l'applique dans divers domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, ou la détection de fraudes.
Un exemple pratique d'apprentissage automatique en programmation pourrait être la création d'un système de recommandation pour une plateforme de streaming :
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Supposons que nous ayons une liste de descriptions de films
descriptions = ["Un film d'action palpitant", "Une comédie romantique légère", ...]
# On crée une matrice TF-IDF des descriptions
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(descriptions)
# On calcule la similarité entre les films
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)
# Fonction pour obtenir des recommandations
def get_recommendations(movie_index):
sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[movie_index]))
sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [i for i, _ in sim_scores[1:6]] # Retourne les 5 films les plus similairesL'apprentissage automatique englobe plusieurs sous-domaines, dont l'apprentissage supervisé (utilisant des données étiquetées), l'apprentissage non supervisé (travaillant sur des données non étiquetées), et l'apprentissage par renforcement (apprenant par essais et erreurs). Chacun de ces domaines utilise des techniques et des algorithmes spécifiques pour résoudre différents types de problèmes.
