Pour faire simple, cette méthode consiste à laisser l’algorithme apprendre de ses propres erreurs.Afin d’apprendre à prendre les bonnes décisions, l’intelligence artificielle se retrouve directement confrontée à des choix. Par exemple, un algorithme prédictif crée un modèle prédictif. Le Reinforcement Learning est une méthode d’apprentissage pour les modèles de Machine Learning. Active learning: Instead of assuming that all of the training examples are given at the start, active learning algorithms interactively collect new examples, typically by making queries to a human user. Un modèle de machine learning est le résultat généré lorsque vous entraînez votre algorithme d'apprentissage automatique avec des données. L’apprentissage supervisé (en anglais : Supervised Learning) est le paradigme d’apprentissage le plus populaire en Machine Learning et en Deep Learning. Après la formation, lorsque vous fournissez des données en entrée à un modèle, vous recevez un résultat en sortie. Dans ce livre gratuit de 100 pages, je vous enseigne les bases du Machine Learning (apprentissage automatique), en m’inspirant des meilleurs cours qui existent sur Internet et que j’ai pu suivre dans ma carrière de Data Scientist. Often, the queries are based on unlabeled data, which is a scenario that combines semi-supervised learning with active learning. Ces cours sont souvent payants, mais il n’est pas utile de payer pour apprendre le Machine Learning, et je veux le démontrer à travers ce livre.
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