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¿Cuáles son los principales tipos de aprendizaje automático?<end_of_turn>
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Il existe trois principaux types d’apprentissage automatique, chacun avec ses forces et ses faiblesses :

1. Apprentissage supervisé :

Implique la formation d'un modèle à l'aide de données étiquetées, où chaque point de données a un résultat ou une catégorie connue. Pensez-y comme si vous enseigniez à un étudiant avec des flashcards étiquetées.
Exemples : classification d'images (identification d'objets sur des photos), filtrage du spam et prévision des prix de l'immobilier.
Algorithmes courants : régression linéaire, régression logistique, arbres de décision, machines à vecteurs de support et réseaux de neurones.

2. Apprentissage non supervisé :

Traite les données non étiquetées, pour lesquelles le modèle doit trouver lui-même des modèles et des structures. Pensez-y comme si vous exploriez un nouveau pays sans carte.
Exemples : segmentation des clients, détection d'anomalies (recherche de modèles inhabituels) et réduction de la dimensionnalité (simplification de données complexes).
Algorithmes courants : clustering K-means, analyse en composantes principales (ACP) et clustering spatial basé sur la densité des applications avec bruit (DBSCAN).

3. Apprentissage par renforcement :

Les modèles apprennent en interagissant avec un environnement, recevant des récompenses pour les actions souhaitées et des pénalités pour les actions indésirables. Imaginez entraîner un robot à marcher en le récompensant pour avoir fait un pas et en lui infligeant une pénalité en cas de chute.
Exemples : jouer à des jeux comme Go ou StarCraft, contrôler des robots et gérer des ressources.
Algorithmes courants : Q-learning, Deep Q-learning et méthodes de gradient politique.

En plus de ces trois types principaux, il existe également l’apprentissage semi-supervisé, qui combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer les performances du modèle.<end_of_turn><eos>