L'apprentissage en intelligence artificielle [Module IA Master GC]

## L'apprentissage en intelligence artificielle

La notion d'apprentissage, en général, fait référence au processus par lequel un système acquiert de nouvelles connaissances ou compétences à partir de l'expérience ou de l'exposition à des informations.

L'apprentissage en intelligence artificielle (IA) est une notion fondamentale qui désigne la capacité des systèmes informatiques à améliorer leurs performances sur une tâche donnée à partir de l'expérience, les systèmes d'IA apprennent à partir de données contrairement aux programmes traditionnels qui suivent des instructions spécifiques pour effectuer une tâche

- L'apprentissage automatique (Machine learning) :

Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Cette technologie permet, par l'utilisation de techniques algorithmiques et d'analyse de données, le développement de solutions informatiques capables de résoudre automatiquement des problèmes complexes; les algorithmes sont entraînés à trouver des patterns et des corrélations dans de grands ensembles de données, ainsi qu'à prendre les meilleures décisions et à émettre les meilleures prévisions en s'appuyant sur leur analyse.

Avec la pratique, les applications du Machine Learning s'améliorent. Et plus le volume de données auxquelles elles ont accès est important, plus elles deviennent précises.

Figure 1 : Machine learning

Le but de cette phase est l'obtention des paramètres d'un modèle qui atteindront les meilleures performances, notamment lors de la réalisation de la tâche attribuée au modèle. Une fois l'apprentissage réalisé, le modèle pourra ensuite être déployé en production.

- L'apprentissage profond (Deep learning) :

  C'est une technique principale du machine learning ; nous parlons d'algorithmes capables de mimer les actions du cerveau humain grâce aux réseaux neurones artificielles: des dizaines voire des centaines de couches de neurones sont empilées chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente, pour apporter une plus grande complexité à l'établissement des règles.

  PLUS IL Y'A DE COUCHES, PLUS L'APPRENTISSAGE EST PROFOND

Figure 2 : Deep learning

Le deep learning est une sous-catégorie du machine learning

### Machine learning vu le Deep leraning

L' apprentissage profond qui est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour modéliser et résoudre des problèmes complexes. Il se distingue par sa capacité à apprendre des représentations hiérarchiques et abstraites des données, ce qui le rend particulièrement efficace pour des tâches comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et bien plus encore.

Un réseau de neurones est une fonction paramétrique qui prend en entrée des données et les transforme en une sortie prédite. Cette fonction est déterminée par les poids et les biais des neurones, qui sont les paramètres du réseau et sont ajustés pendant le processus d'entraînement.

Formellement, pour un réseau de neurones 𝑓 avec des poids 𝑊 et des biais 𝑏, la sortie du réseau y pour une entrée 𝑥 peut être exprimée comme suit :

Cette fonction 𝑓 est composée de plusieurs couches de neurones, chacune avec ses propres poids et biais, et elle est déterminée par les opérations de propagation avant (forward propagation) à travers le réseau. Lorsque les poids et les biais sont fixés, la fonction 𝑓 est déterministe et produit la même sortie pour une entrée donnée.