La traduction automatique est devenue une partie intégrante de notre vie quotidienne, nous permettant de communiquer facilement avec des personnes du monde entier. Et grâce à l’avancée des technologies de l’intelligence artificielle, la traduction automatique est devenue plus précise et efficace que jamais. Cela est en grande partie grâce aux méthodes d’apprentissage automatique utilisées pour améliorer les performances de ces outils de traduction.
Les méthodes d’apprentissage automatique pour la traduction automatique consistent à entraîner un modèle informatique à apprendre et à comprendre la langue en utilisant des algorithmes. Ces algorithmes sont conçus pour s’adapter aux différents types de données linguistiques et pour améliorer leurs performances au fur et à mesure qu’ils sont exposés à plus de données. Les deux méthodes d’apprentissage automatique les plus couramment utilisées pour la traduction automatique sont l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
L’apprentissage supervisé consiste à fournir au modèle des données d’entrée déjà étiquetées avec leur traduction correspondante. Le modèle utilise ces données pour apprend
