Dans le digital, la mode est de plus en plus aux acronymes, si possible en anglais et qui claquent. Notamment ce qu’on appelle les C-levels…
Ca ne vous parle pas ?
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Définitions
On me pose souvent la question: pourquoi avoir commencé à apprendre Python plutôt que R?
A la base, je n’ai pas de réponse, si ce n’est le hasard, puisque j’ai commencé à apprendre Python grâce à Codecademy. Et il semblerait que ce soit difficile d’apprendre les deux en parallèle…
Mais les deux s’opposent-ils vraiment? Choisir, c’est renoncer, alors à quoi devons-nous renoncer exactement?
Comment définir le Machine learning ?
Le Machine learning est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Il se concentre sur le développement de programmes informatiques qui peuvent changer lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données.
Le processus d’apprentissage automatique est similaire à celui de l’exploration de données. Les deux systèmes recherchent dans les données pour trouver des modèles. Cependant, au lieu d’extraire les données pour la compréhension humaine, le Machine learning utilise ces données pour détecter des modèles dans ces données et ajuster les actions du programme en conséquence. Par exemple, Facebook utilise l’apprentissage automatique pour ajuster chaque contenu en fonction du profil d’un utilisateur.
