Cette vidéo de formation a pour objectif de replacer le Machine Learning dans le contexte de l'Intelligence Artificielle et de mieux cerner les cas dans lesquels l'utilisation d'algorithmes de Machine Learning est adaptée.

Dans un premier temps, nous listerons donc les raisons principales d'utiliser le Machine Learning puis nous présenterons les différents types d'algorithmes (symboliste, évolutionniste, analogiste, connexionniste, bayésien).

Nous évoquerons ensuite les principaux types de tâches de Machine Learning en les illustrant par deux algorithmes très simples. Puis, nous étudierons les problématiques soulevées par la mise au point et le choix d'un algorithme d'apprentissage pour une tâche donnée (compromis biais/variance, échantillon de validation et de test).

Enfin, nous terminerons par des conseils pratiques pour conduire un projet d'utilisation d'algorithmes de Machine Learning.

Auteur(s)

Christopher KERMORVANT
Christopher Kermorvant est ingénieur en informatique et docteur en Machine Learning. Depuis plus de 15 ans, il travaille sur les techniques de Machine Learning permettant le développement de systèmes intelligents pour la reconnaissance de l'écriture, de la parole ou encore la classification de documents. Il est aujourd'hui consultant-expert et aide les entreprises à intégrer dans leurs produits des techniques de Machine Learning.
Réf. ENI :