Trois types courants de stratégies d'apprentissage automatique

L'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement se situent dans le domaine de l'apprentissage machine. Il s’agit de types de stratégies d'apprentissage d'un algorithme. Bien que ces méthodes aient le même objectif (parvenir à obtenir des enseignements, des modèles et des relations pouvant être utilisés pour la prise de décisions) elles utilisent des approches différentes et s’utilisent dans des applications bien distinctes.

Dans l'apprentissage automatique, une machine (ordinateur) est formée pour voir des relations. Cela peut se faire de diverses manières. Supposons par exemple que vous deviez assembler une table et une chaise que vous avez achetées en ligne. Comment allez-vous faire ? Vous allez bien entendu consulter le mode d'emploi fourni. Vous suivez les instructions et vous montez le tout. Si aucun mode d'emploi n'est disponible, vous devrez trouver comment assembler la table et la chaise. Ce scénario est similaire à l'apprentissage automatique. Avec un ensemble de données disponibles et une problématique concrète, un programmeur pourra choisir comment élaborer un algorithme en utilisant une stratégie d'apprentissage spécifique. Il existe différents types de stratégies pour l'apprentissage machine. Les trois suivantes sont les plus importantes : apprentissage supervisé (supervised learning), apprentissage non supervisé (unsupervised learning) et apprentissage par renforcement (reinforcement learning).

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L'apprentissage automatique (Machine Learning) dans les applications industrielles

Sirris a acquis les connaissances et l'expérience nécessaires en matière de stratégies d'apprentissage machine et de la manière dont ces algorithmes peuvent être utilisés dans de véritables applications industrielles. Parmi les exemples pratiques, on peut citer la classification des emballages en PMD ou en déchets résiduels sur une ligne de recyclage.

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