Algorithme d’apprentissage

Un algorithme d’apprentissage est une recette qui permet à un système de s’améliorer en apprenant à partir de données ou d’expériences. C’est comme si on essayait de devenir meilleur dans un domaine, en regardant des exemples, en faisant des exercices, en recevant des conseils, etc. On utilise des critères pour mesurer le niveau et le progrès du système, en fonction de sa capacité à réaliser des tâches ou à atteindre des objectifs. On peut aussi utiliser des critères pour adapter ou optimiser l’apprentissage, en fonction des besoins ou des contraintes.

L’intelligence artificielle utilise cette recette pour s’améliorer dans des domaines qui sont importants ou intéressants pour les humains ou les animaux, comme la reconnaissance de formes, la compréhension du langage, la création de contenus, etc. Il existe différents types et méthodes de recettes, selon le type de problème à résoudre, le type de données à utiliser, et le type de solution à obtenir. Par exemple, il y a des recettes supervisées, non supervisées, par renforcement, par transfert, etc.

Exemple :

Un exemple d’application de cette recette en intelligence artificielle est la reconnaissance vocale, qui permet à un système de comprendre ce que dit un humain. C’est comme si on essayait de parler une langue étrangère, en écoutant des phrases, en les répétant, en les traduisant, etc. On utilise un critère pour mesurer la qualité de la reconnaissance, en fonction de sa correspondance avec le message original. On peut aussi utiliser un critère pour adapter ou optimiser la reconnaissance, en fonction du contexte, de l’accent, du bruit, etc.

Un exemple d’application de cette recette en intelligence artificielle est la génération de texte, qui permet à un système de produire du texte à partir d’un thème ou d’une consigne. C’est comme si on essayait d’écrire un texte, en lisant des textes, en les imitant, en les modifiant, etc. On utilise un critère pour mesurer la qualitéde la génération, en fonction de sa cohérence, de sa pertinence, de sa diversité, etc. On peut aussi utiliser un critère pour adapter ou optimiser la génération, en fonction du style, du ton, du public, etc.

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