6. Conclusion

Voici le résumé des notions principales à retenir :

  • L'apprentissage automatique est une branche clé de l'IA qui transforme des systèmes en leur permettant d'apprendre et de s'adapter à partir de données. 
  • Il se distingue par son utilisation d'algorithmes pour analyser, prédire et résoudre des problèmes, s'éloignant ainsi de la rigidité des logiciels traditionnels. 
  • Les phases d'apprentissage vont de la collecte et préparation des données jusqu'à l'optimisation et le test du modèle, adoptant des méthodes comme l'apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement. 
  • L'introduction des systèmes neuronaux et de l'apprentissage profond a permis des avancées significatives dans des secteurs tels que la santé, le transport, et l'éducation, en offrant des solutions innovantes et personnalisées.

Maintenant que vous comprenez mieux le fonctionnement de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond de l'IA, il est temps de valider vos acquis dans la prochaine activité 3.2 Quiz sur l'apprentissage automatique et profond.