Apprentissage automatique - Conclusion

Ce didacticiel vous a présenté le Machine Learning. Maintenant, vous savez que l'apprentissage automatique est une technique d'entraînement des machines pour effectuer les activités qu'un cerveau humain peut faire, quoique un peu plus vite et mieux qu'un être humain moyen. Aujourd'hui, nous avons vu que les machines peuvent battre des champions humains dans des jeux tels que Chess, AlphaGO, qui sont considérés comme très complexes. Vous avez vu que les machines peuvent être entraînées pour effectuer des activités humaines dans plusieurs domaines et peuvent aider les humains à vivre mieux.

L'apprentissage automatique peut être supervisé ou non supervisé. Si vous avez moins de données et des données clairement étiquetées pour la formation, optez pour l'apprentissage supervisé. L'apprentissage non supervisé donnerait généralement de meilleures performances et de meilleurs résultats pour les grands ensembles de données. Si vous disposez d'un vaste ensemble de données facilement disponible, optez pour des techniques d'apprentissage en profondeur. Vous avez également appris l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage par renforcement profond. Vous savez maintenant ce que sont les réseaux de neurones, leurs applications et leurs limites.

Enfin, en ce qui concerne le développement de vos propres modèles d'apprentissage automatique, vous avez examiné les choix de divers langages de développement, IDE et plates-formes. La prochaine chose que vous devez faire est de commencer à apprendre et à pratiquer chaque technique d'apprentissage automatique. Le sujet est vaste, cela signifie qu'il y a de la largeur, mais si l'on considère la profondeur, chaque sujet peut être appris en quelques heures. Chaque sujet est indépendant l'un de l'autre. Vous devez prendre en considération un sujet à la fois, l'apprendre, le mettre en pratique et y mettre en œuvre le ou les algorithmes en utilisant votre choix de langue. C'est la meilleure façon de commencer à étudier le Machine Learning. En pratiquant un sujet à la fois, vous obtiendrez très bientôt la largeur qui est finalement requise d'un expert en Machine Learning.

Bonne chance!