Le machine learning (apprentissage automatique en français) 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 spécifique. Cette approche repose sur l'utilisation d'algorithmes et de modèles statistiques pour analyser et interpréter des ensembles de données, afin d'identifier des motifs et de faire des prédictions ou des décisions.
Dans le domaine de la programmation, le machine learning est utilisé pour développer des applications capables de :
- Reconnaître des images ou de la parole
- Prédire des tendances
- Recommander des produits ou du contenu
- Détecter des anomalies ou des fraudes
Un exemple pratique de machine learning en programmation pourrait être la création d'un système de recommandation pour une plateforme de streaming vidéo :
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", ...]
# Création d'une matrice TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(descriptions)
# Calcul de la similarité cosinus entre les films
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)
# Fonction pour obtenir des recommandations
def get_recommendations(movie_index):
similar_movies = list(enumerate(cosine_sim[movie_index]))
similar_movies = sorted(similar_movies, key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [i[0] for i in similar_movies[1:6]] # Retourne les 5 films les plus similairesLe machine learning englobe plusieurs sous-domaines, dont l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, et l'apprentissage par renforcement. Chacun de ces domaines utilise des techniques différentes pour traiter les données et générer des modèles prédictifs ou descriptifs. Les langages de programmation couramment utilisés pour le machine learning incluent Python, R, et Julia, avec des bibliothèques populaires comme TensorFlow, PyTorch, et scikit-learn.
