Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et quand a-t-il fait son apparition ?
What is machine learning, and when did it first emerge?
Machine learning  is a branch of AI concerned with understanding and developing methods that learn,"  that is, methods that use data to improve performance on a set of tasks.  Machine learning algorithms construct a model from sample data, referred to as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. It first emerged in the 1960s.
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui s'intéresse à la compréhension et au développement de méthodes qui apprennent", c'est-à-dire de méthodes qui utilisent des données pour améliorer les performances d'un ensemble de tâches.  Les algorithmes d'apprentissage automatique construisent un modèle à partir d'échantillons de données, appelés données d'apprentissage, afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour le faire. L'apprentissage automatique est apparu dans les années 1960.
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L'apprentissage automatique est un domaine de recherche consacré à la compréhension et à l'élaboration de méthodes qui "apprennent", c'est-à-dire de méthodes qui exploitent les données pour améliorer les performances d'un ensemble de tâches.

Les algorithmes d'apprentissage automatique construisent un modèle basé sur des échantillons de données, appelés données d'apprentissage, afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour le faire. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés dans une grande variété d'applications, telles que la médecine, le filtrage des courriels, la reconnaissance vocale, l'agriculture et la vision par ordinateur, où il est difficile ou irréalisable de développer des algorithmes conventionnels pour effectuer les tâches nécessaires.

Un sous-ensemble de l'apprentissage automatique est étroitement lié aux statistiques informatiques, qui se concentrent sur la réalisation de prédictions à l'aide d'ordinateurs, mais l'apprentissage automatique n'est pas toujours un apprentissage statistique. L'étude de l'optimisation mathématique fournit des méthodes, des théories et des domaines d'application au domaine de l'apprentissage automatique. L'exploration de données est un domaine d'étude connexe, qui se concentre sur l'analyse exploratoire des données par le biais d'un apprentissage non supervisé.

Certaines mises en œuvre de l'apprentissage automatique utilisent des données et des réseaux neuronaux d'une manière qui imite le fonctionnement d'un cerveau biologique.

Dans son application aux problèmes des entreprises, l'apprentissage automatique est également appelé analyse prédictive.

Vue d'ensemble
Les algorithmes d'apprentissage fonctionnent sur la base de stratégies, d'algorithmes et d'inférences qui ont bien fonctionné dans le passé et qui sont susceptibles de continuer à bien fonctionner à l'avenir. Ces déductions peuvent être évidentes, comme "puisque le soleil s'est levé tous les matins au cours des 10 000 derniers jours, il se lèvera probablement aussi demain matin". Elles peuvent être nuancées, comme "X% des familles ont des espèces géographiquement séparées avec des variantes de couleur, il y a donc Y% de chances qu'il existe des cygnes noirs non découverts".

Les programmes d'apprentissage automatique peuvent effectuer des tâches sans avoir été explicitement programmés à cet effet. Il s'agit d'ordinateurs qui apprennent à partir de données fournies afin d'effectuer certaines tâches. Pour les tâches simples confiées aux ordinateurs, il est possible de programmer des algorithmes indiquant à la machine comment exécuter toutes les étapes nécessaires pour résoudre le problème posé ; de son côté, l'ordinateur n'a pas besoin d'apprendre. Pour les tâches plus avancées, il peut être difficile pour un humain de créer manuellement les algorithmes nécessaires. Dans la pratique, il peut s'avérer plus efficace d'aider la machine à développer son propre algorithme, plutôt que de demander à des programmeurs humains de spécifier chaque étape nécessaire.

La discipline de l'apprentissage automatique utilise diverses approches pour apprendre aux ordinateurs à accomplir des tâches pour lesquelles il n'existe pas d'algorithme pleinement satisfaisant. Dans les cas où il existe un grand nombre de réponses potentielles, une approche consiste à qualifier certaines des réponses correctes de valides. Celles-ci peuvent alors être utilisées comme données de formation pour l'ordinateur afin d'améliorer le ou les algorithmes qu'il utilise pour déterminer les bonnes réponses. Par exemple, pour former un système à la reconnaissance de caractères numériques, on a souvent utilisé l'ensemble de données MNIST de chiffres manuscrits.

Histoire et relations avec d'autres domaines
Voir aussi : Chronologie de l'apprentissage automatique
Le terme "apprentissage automatique" a été inventé en 1959 par Arthur Samuel, employé d'IBM et pionnier dans le domaine des jeux informatiques et de l'intelligence artificielle. Le synonyme "ordinateurs autodidactes" était également utilisé à cette époque.

Au début des années 1960, une "machine à apprendre" expérimentale dotée d'une mémoire à bande perforée, appelée CyberTron, a été mise au point par la société Raytheon pour analyser les signaux sonar, les électrocardiogrammes et les modèles de discours en utilisant un apprentissage par renforcement rudimentaire. Il était "entraîné" de manière répétitive par un opérateur/enseignant humain à reconnaître des modèles et équipé d'un bouton "goof" qui lui permettait de réévaluer les décisions incorrectes. Un ouvrage représentatif de la recherche sur l'apprentissage automatique au cours des années 1960 était le livre de Nilsson sur les machines à apprendre, qui traitait principalement de l'apprentissage automatique pour la classification des modèles.[L'intérêt pour la reconnaissance des formes s'est poursuivi dans les années 1970, comme l'ont décrit Duda et Hart en 1973. En 1981, un rapport a été publié sur l'utilisation de stratégies d'enseignement pour qu'un réseau neuronal apprenne à reconnaître 40 caractères (26 lettres, 10 chiffres et 4 symboles spéciaux) à partir d'un terminal d'ordinateur.

Tom M. Mitchell a donné une définition plus formelle, largement citée, des algorithmes étudiés dans le domaine de l'apprentissage automatique : "On dit d'un programme informatique qu'il apprend de l'expérience E en ce qui concerne une classe de tâches T et une mesure de performance P si sa performance dans les tâches T, telle que mesurée par P, s'améliore avec l'expérience E." Cette définition des tâches auxquelles l'apprentissage automatique s'intéresse offre une définition fondamentalement opérationnelle plutôt que de définir le domaine en termes cognitifs. Elle suit la proposition d'Alan Turing dans son article "Computing Machinery and Intelligence", dans lequel la question "Les machines peuvent-elles penser ?" est remplacée par la question "Les machines peuvent-elles faire ce que nous (en tant qu'entités pensantes) pouvons faire ?

L'apprentissage automatique moderne a deux objectifs : l'un est de classer des données sur la base de modèles qui ont été développés, l'autre est de faire des prédictions pour des résultats futurs sur la base de ces modèles. Un algorithme hypothétique spécifique à la classification des données peut utiliser la vision informatique des grains de beauté couplée à l'apprentissage supervisé afin de l'entraîner à classer les grains de beauté cancéreux. Un algorithme d'apprentissage automatique pour les opérations boursières peut informer les investisseurs de l'évolution de la situation.
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