Apprentissage automatique permettant à un algorithme d’apprendre à partir de données.
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à des systèmes informatiques d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
Ces algorithmes identifient des relations statistiques dans des ensembles de données afin de produire des prédictions ou de classer des informations. On distingue plusieurs approches, notamment l’apprentissage supervisé, basé sur des données annotées, et l’apprentissage non supervisé, qui explore des structures cachées dans les données.
Le machine learning en recherche en santé
En santé, le machine learning est devenu un outil central pour analyser des données complexes et hétérogènes. Il est utilisé pour exploiter des bases de données cliniques, génétiques ou issues de l’imagerie médicale. Par exemple, ces modèles permettent de prédire l’évolution de certaines maladies neurodégénératives ou d’identifier des facteurs de risque à partir de grandes cohortes de patients. En facilitant l’analyse de données à grande échelle, le machine learning contribue à une meilleure compréhension des pathologies et à l’émergence d’une médecine plus personnalisée.
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- Deep learning (apprentissage profond) :
- Apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones artificiels multicouches.
- Intelligence artificielle (IA) :
- Ensemble des méthodes et des systèmes informatiques capables d’exécuter des tâches qui requièrent habituellement l’intelligence humaine.