L’IA adaptative, également appelée IA d’apprentissage automatique, est un type d’IA qui est capable d’apprendre à partir de l’expérience et d’adapter ses comportements en fonction de cette expérience. Elle utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser des données et en extraire des modèles qui permettent de prédire les résultats futurs.
Il existe deux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
L’apprentissage supervisé est utilisé lorsque l’on dispose d’un ensemble de données d’entraînement étiquetées, c’est-à-dire lorsque l’on sait quelles sont les réponses correctes pour certaines entrées. L’algorithme d’apprentissage automatique utilise ces données pour apprendre à prédire les réponses pour de nouvelles entrées.
L’apprentissage non supervisé est utilisé lorsque l’on ne dispose pas d’un ensemble de données d’entraînement étiquetées. L’algorithme d’apprentissage automatique analyse les données pour découvrir des structures et des modèles cachés.
Les exemples d’IA adaptative sont nombreux : systèmes de recommandation, reconnaissance de la parole améliorée par l’utilisation, reconnaissance d’image, analyse de sentiments, traduction automatique, conduite autonome, etc.
En résumé, l’IA adaptative est un type d’IA qui est capable d’apprendre à partir de l’expérience et d’adapter ses comportements en fonction de cette expérience. Elle utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser des données et en extraire des modèles qui permettent de prédire les résultats futurs. Il existe deux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé, et il est utilisé dans de nombreux domaines différents.
- Qu’est ce que la Firmographic? - 27/03/2023
- Qu’est ce que l’Account tiering en ABM? - 27/03/2023
- Qu’est ce que la Loi de Moore? - 25/03/2023
