(2) L'adaptation
Une caractéristique des outils programmés est
leur rigidité. Une fois que le programme a été
écrit et installé, il reste inchangé. Pourtant, de
nombreuses tâches changent au fil du temps ou d'un utilisateur à
un autre. Les outils Machine Learning, programmées avec des
comportements qui s'adaptent à leurs données d'entrées,
offrent des solutions à ces problèmes. Ils s'adaptent
naturellement aux changements dans les environnements où ils
interagissent. Des exemples d'applications du Machine Learning à de
tels problèmes incluent : les programmes capables de décoder des
écritures manuscrites, où le programme peut s'adapter à la
variation de l'écriture de différentes personnes, un autre
exemple, les programmes de reconnaissance vocale.Le Machine Learning
développe des algorithmes qui vont apprendre de manière
automatisée des modèles statistiques à partir de
données d'apprentissage. Ceci peut se faire de manière
supervisée, non supervisée, par renforcement ou encore en
profondeur.
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