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L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Dans l'apprentissage automatique, un hyperparamètre est un paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage. En revanche, les valeurs des autres paramètres (généralement la pondération de nœuds) sont obtenues par apprentissage. Les hyperparamètres peuvent être classifiés comme étant des hyperparamètres de modèle, qui ne peuvent pas être déduits en ajustant la machine à l'ensemble d'entraînement parce qu'ils s'appliquent à la tâche de la sélection du modèle, ou des hyperparamètres d'algorithmes, qui en principe n'ont aucune influence sur la performance du modèle mais affectent la rapidité et la qualité du processus d'apprentissage.
alt=Flasque comprenant du pétrole brut|vignette|Pétrole brut Le pétrole (en latin , du grec petra, « roche », et du latin , « huile »), dit aussi naphte dans l'Antiquité, est une huile minérale d’origine naturelle composée d'une multitude de composés organiques, essentiellement des hydrocarbures, piégée dans des formations géologiques particulières. Le pétrole dans son gisement est fréquemment associé à des fractions légères qui se séparent spontanément du liquide à la pression atmosphérique, ainsi que diverses impuretés comme le dioxyde de carbone, le sulfure d'hydrogène, l'eau de formation et des traces métalliques.