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# Dates
- **1943** : Neurone artificiel qui mime le comportement d'un neurone biologique
- **1950** : Test de Turing
- **1955** : Raisonnement symbolique
- **1957** : Perceptron de Rosenblatt
- **1960** : SAT solver
- **1982** : Rétropropagation du gradient
- **1997** : IBM DeeplBlue bat Kasparov
- **2005** : Première conduite autonome sur route inconnue
- **2012** : Premier succès reconnu de l'apprentissage profond dans le domaine de la classification d'images
# Définition
L'**apprentissage automatique** se fonde sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données.
# Paradigmes
- **Supervisé** : données d'entrainement pour apprendre
- **Non-supervisé** : données sans vérité terrain pour apprendre (plus technique)
- **Semi-supervisé** : utilisation de données partiellement étiquetées
- **Par renforcement** : l'agent apprend par l'interaction et l'expérience en interagissant avec son environnement
- **Actif** : un humain guide l'apprentissage en annotant séquentiellement les points demandés par l'algorithme
- **En ligne** : le modèle appris est mis à jour au cours de son utilisation
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