Je ferai une tâche d'apprentissage automatique

Je développe des algorithmes et des modèles statistiques qui permettent aux systèmes informatiques d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés à cet effet.

Il existe plusieurs types de tâches d'apprentissage automatique, notamment :

1. Apprentissage supervisé : dans l'apprentissage supervisé, le modèle est entraîné avec des données étiquetées, où les variables d'entrée et de sortie sont fournies. L'objectif est d'apprendre une fonction de mappage de l'entrée à la sortie.
2. Apprentissage non supervisé : dans l'apprentissage non supervisé, le modèle est entraîné sur des données non étiquetées, où l'objectif est de découvrir des motifs ou des structures dans les données sans connaissance préalable de la sortie.
3. Apprentissage par renforcement : dans l'apprentissage par renforcement, le modèle apprend en interagissant avec l'environnement et en recevant des retours sous forme de récompenses ou de pénalités. L'objectif est d'apprendre une politique qui maximise la récompense cumulative attendue au fil du temps.
4. Apprentissage semi-supervisé : dans l'apprentissage semi-supervisé, le modèle est entraîné avec une combinaison de données étiquetées et non étiquetées, où les données étiquetées servent à guider le processus d'apprentissage.
5. Transfer learning : dans le transfer learning, un modèle entraîné sur une tâche est utilisé pour améliorer la performance d'une tâche liée.