Fondamentaux du machine learning
Le machine learning, ou apprentissage automatique, consiste à entraîner des algorithmes à extraire des modèles et à faire des prédictions à partir de données, sans être explicitement programmés : après une phase d’entraînement sur un jeu d’exemples (étiquetés pour l’apprentissage supervisé, non étiquetés pour l’apprentissage non supervisé, ou via des interactions et récompenses en reinforcement learning), on choisit et ajuste un modèle (régression, arbres de décision, réseaux de neurones, clustering, etc.) grâce à des techniques de feature engineering et de validation croisée, puis on évalue ses performances via des métriques adaptées (accuracy, F1‑score, RMSE…), en veillant à limiter le surapprentissage, à garantir l’équité des données et, pour les domaines sensibles, l’explicabilité ; enfin, on déploie et surveille le modèle en production pour détecter toute dérive des données.
