 Expliquer le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique.
Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des données pour créer des modèles capables de faire des prédictions et de prendre des décisions. Essentiellement, ces algorithmes détectent des modèles dans de grandes quantités de données et utilisent ces modèles pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Il existe de nombreux types d'algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les algorithmes d'apprentissage supervisé et les algorithmes d'apprentissage non supervisé. Les algorithmes d'apprentissage supervisé nécessitent des données d'apprentissage étiquetées, tandis que les algorithmes d'apprentissage non supervisé peuvent fonctionner avec des données non étiquetées. Dans le cas des algorithmes d'apprentissage supervisé, les algorithmes sont formés avec des données étiquetées pour créer des modèles capables de faire des prédictions précises. Dans le cas d'algorithmes d'apprentissage non supervisé, les algorithmes sont utilisés pour trouver des modèles dans les données et identifier des grappes ou des groupes de points de données.