La phase de préparation de données
On fournit à l’algorithme des exemples de ce que l’on souhaite à partir des données 3D, ainsi que le résultat désiré.
Plus on donne d’exemples à la machine, plus elle devient capable de trouver par elle-même les meilleures caractéristiques qui permettent de séparer un objet X d’un autre.
La phase d’entraînement
On fait passer les données 3D dans un graphe de calcul et tente de prédire leur catégorie.
La proposition de l’algorithme est comparée ensuite au résultat attendu. La marge d’erreur ainsi calculée permet à l’algorithme de s’autocorriger et s’améliorer.
La phase de sauvegarde du modèle
La phase d’application du modèle sur des données
On applique alors le modèle sur des données qui n’ont jamais été présentées à l’algorithme.
La machine fait maintenant le travail à la place de l’humain
