CG : nm

CT : L’apprentissage automatique (machine learning en anglais), qui est l’un des sous-domaines de l’intelligence artificielle, a pour objectif d’extraire et d’exploiter automatiquement l’information présente dans un jeu de données. En cela il couvre un vaste champ d’objectifs comme la fouille de données, la classification non-supervisée, la sélection de variables, la discrimination, la régression, la sélection de modèle, la génération et l’inférence de règles, etc. Il s’avère également être fortement pluridisciplinaire puisque selon les données et les objectifs, l’apprentissage automatique fait appel à l’informatique, aux neurosciences, au traitement du signal, aux sciences cognitives, à la théorie de l’information, à la biologie, aux statistiques et au bon sens.

S : http://irfu.cea.fr/Phocea/Vie_des_labos/Seminaires/index.php?id=1729 (consulté le 7.06.2014)

N : 1. – apprentissage (nm) : XIV^e siècle, « action d’apprendre un métier ». Dérivé d‘apprenti. I. Le fait d’apprendre un métier manuel sous la direction d’un patron ou d’un maître. II. Par anal. Acquisition de connaissances ; période de formation à une activité quelconque. III. Expérience qu’on acquiert par ses premiers essais, ses premières épreuves.
– automatique (adj) : AUTOMATIQUE adj. et n. f. XVIII^e siècle. Dérivé d‘automate. En tant qu’adjectif : I. Qui s’exécute sans la participation de la volonté. II. Qui fonctionne en tout ou partie sans qu’il soit besoin d’une intervention humaine. III. Qui, déjà réglé par des dispositions antérieures, s’accomplit régulièrement sans nécessiter une décision expresse et dûment formulée. IV. Fam. Qui est inéluctable, qu’on ne peut empêcher. En tant que substantif : N. f. L’automatique, partie de la science et de la technique qui étudie et réalise des systèmes de commande et des appareils fonctionnant sans intervention humaine.
2. Processus par lequel un ordinateur acquiert de nouvelles connaissances et améliore son mode de fonctionnement en tenant compte des résultats obtenus lors de traitements antérieurs.
3. L’apprentissage automatique vise à automatiser l’analyse statistique de grands ensembles complexes de données au moyen du calcul adaptif. C’est une stratégie centrale pour répondre à l’augmentation des besoins de la science et des applications. L’apprentissage automatique fournit une base, fondée sur les données, sur laquelle s’appuient la prise de décision automatique et le raisonnement probabiliste.
4. On distingue deux types d’apprentissage machine : l’apprentissage basé sur des exemples et l’apprentissage basé sur des explications.

S : 1. DAF (consulté le 19.05.2017). 2. GDT – http://www.granddictionnaire.com/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8395061 (consulté le 7.06.2014). 3. http://ic.epfl.ch/intelligence-artificielle-et-apprentissage-automatique (consulté le 7.06.2014). 2. TERMIUM PLUS – https://lc.cx/w9Yp (consulté le 7.06.2014).

SYN : 1. apprentissage artificiel, apprentissage-machine. 2. apprentissage machine, apprentissage-machine, apprentissage symbolique, apprentissage symbolique automatique, ASA, apprentissage artificiel.

S : 1. GDT – http://www.granddictionnaire.com/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8395061 (consulté le 7.06.2014). 2. TERMIUM PLUS – https://lc.cx/w9Yp (consulté le 7.06.2014).

RC : apprentissage en ligne, apprentissage profond, assistant personnel intelligent, informatique, intelligence artificielle intelligence computationnelle.