Machine Learning

En apprentissage automatique, vous montrez à un système de nombreux exemples et il dégage lui-même la règle en ajustant des nombres internes jusqu’à ce que ses sorties correspondent aux exemples. Formellement, le ML est un sous-domaine de l’IA, même si en pratique les deux termes sont employés de façon assez libre. Le changement clé, c’est que le développeur fournit des données et un objectif plutôt qu’une logique.

En pratique : Au lieu d’énumérer chaque mot qui signale une fraude, vous donnez à un modèle 100 000 transactions étiquetées et vous le laissez trouver les signaux.