Les termes comme “machine learning”, “deep learning”, “réseaux de neurones”, “intelligence artificielle” ou encore “data science”... sont des mots à la mode ces dernières années dans le secteur des nouvelles technologies. Grâce aux progrès de la puissance de calcul et à l’augmentation de la quantité de données disponibles, ces techniques connues depuis des décennies peuvent maintenant être mises en pratique de manière réelles.

Mais que signifient réellement ces termes ?

La plupart d’entre nous ont déjà entendu les grandes explications de type “il suffit d’apprendre aux machines comment faire pour qu’elles résolvent des problèmes pour nous” mais beaucoup ne sont probablement pas au courant de ce qui se passe réellement sous le capot. Les bases du machine learning sont assez simples, intuitives, et plus important encore, assez intéressantes pour être apprises par n’importe qui dans un laps de temps relativement court.

Ce guide est destiné à ceux qui n’ont aucune connaissance en machine learning et qui veulent comprendre comment cela est utilisé par un ordinateur pour résoudre un problème.

Retrouvez la suite de l'article directement sur Médium : https://medium.com/blogaboutgoodscompany/guide-simple-des-bases-de-lintelligence-artificielle-bcd3d077633d

Pourquoi l'article complet n'est-il pas disponible directement sur notre blog ?

Celui-ci étant à la base un post Medium anglophone que nous avons traduit, nous avons préféré laisser l'article sur la plateforme. Nous souhaitons remercier Dan Harris (https://medium.com/@danharris293) qui a accepté que l'on traduise son article dans le but de partager ses explications sur la base du machine learning à la communauté francophone.