Machine Learning : Définition, avantages, fonctionnement
Le Machine Learning (ou apprentissage automatique) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création d’algorithmes permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir de données. En d’autres termes, il s’agit d’une méthode permettant d’apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions à partir de différents types de données. L’apprentissage automatique repose sur l’idée que les machines peuvent être entraînées à apprendre par l’expérience, tout comme les humains.
Découvrez-en davantage sur le principe de Machine learning dans cet article. Comment fonctionne le machine learning ? Pourquoi est-il important pour votre entreprise ? Quel lien y-a t-il entre le machine learning et l’IA ? On répond à toutes ces questions et bien plus dans la suite de l’article.
Qu’est-ce que le Machine Learning ou apprentissage automatique ?
Définition du Machine Learning
L’apprentissage automatique est un processus qui consiste à apprendre aux ordinateurs à faire des prédictions ou à prendre des mesures sur la base de données. Ce processus peut être utilisé pour apprendre aux ordinateurs à reconnaître des modèles, à prendre des décisions et à effectuer d’autres tâches.
L’objectif de l’apprentissage automatique est de trouver des modèles dans les données, puis de les utiliser pour faire des prédictions ou prendre des mesures. Par exemple, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour apprendre à un ordinateur à reconnaître les visages, à lire l’écriture manuscrite ou à prédire le marché boursier.
L’apprentissage automatique est un domaine en pleine expansion qui offre un large éventail d’applications. Il est déjà utilisé dans un certain nombre de secteurs, notamment les soins de santé, la finance et le commerce de détail. À mesure que les algorithmes deviennent plus sophistiqués et que les ensembles de données s’élargissent, les applications potentielles de l’apprentissage automatique ne feront que croître.
Le machine learning est un domaine de recherche en pleine expansion et il existe de nombreux types d’algorithmes dans ce domaine. Parmi les types populaires d’apprentissage automatique, citons : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Au sein de Logic@l Conseils, nous pouvons vous apporter un accompagnement et une expertise dans ce domaine.
Les différents types d’apprentissage automatique
Lorsque la plupart des gens pensent à l’apprentissage automatique, ils pensent à un ordinateur capable d’apprendre par lui-même. Cependant, il existe en réalité plusieurs types d’apprentissage automatique, chacun ayant ses propres forces et faiblesses.
L’apprentissage supervisé est le type d’apprentissage automatique le plus courant et il implique la formation d’un ordinateur pour reconnaître des modèles dans les données. Par exemple, un algorithme d’apprentissage supervisé peut être utilisé pour apprendre à un ordinateur à identifier des visages dans des photos.
L’apprentissage non supervisé est un autre type populaire d’apprentissage automatique, qui consiste à apprendre à un ordinateur à trouver une structure dans les données. Par exemple, un algorithme d’apprentissage non supervisé pourrait être utilisé pour regrouper des points de données en fonction de leur similarité.
Enfin, l’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique qui consiste à apprendre à un ordinateur à maximiser les récompenses lors de l’exécution d’une tâche. Par exemple, l’apprentissage par renforcement pourrait être utilisé pour apprendre à un robot à naviguer dans une pièce encombrée sans heurter d’obstacles.
L’apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé est une technique d’apprentissage automatique dans laquelle les données sont étiquetées, ce qui signifie que l’ordinateur connaît la bonne réponse.
Ces données peuvent se présenter sous la forme d’images, de texte ou de chiffres. Les étiquettes indiquent à l’ordinateur quelle devrait être la sortie souhaitée pour une entrée donnée. Par exemple, si vous appreniez à un ordinateur à identifier des animaux, vous étiquetteriez une série d’images comme “chat” ou “chien”. L’ordinateur utiliserait ensuite ces informations pour apprendre à identifier de nouvelles images comme “chat” ou “chien”.
Les données d’apprentissage contiennent un ensemble de valeurs d’entrée (également appelées caractéristiques) et les valeurs de sortie correspondantes (également appelées étiquettes). Ainsi, la sortie de l’algorithme est utilisée pour faire des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées comme mentionné dans l’exemple précédent.
L’apprentissage supervisé est utile pour des tâches telles que la classification et la régression, où il existe une bonne ou une mauvaise réponse claire. Il peut également être utilisé pour prédire des tendances, comme la demande future d’un produit.
L’apprentissage supervisé nécessite des étiquettes précises afin d’apprendre des données, il est donc important de bien comprendre la tâche à accomplir avant d’essayer d’utiliser cette méthode.
L’apprentissage supervisé peut être utilisé sur des données numériques et catégorielles, ce qui en fait un outil polyvalent pouvant être appliqué à de nombreux problèmes différents. Utilisé correctement, il peut constituer un moyen puissant de faire des prédictions et de comprendre des ensembles de données complexes.
L’apprentissage non supervisé
Contrairement à l’apprentissage supervisé vu plus haut, l’apprentissage non supervisé, quant à lui, se produit lorsque les données ne sont pas étiquetées et que l’ordinateur doit trouver des modèles par lui-même.
Ainsi, l’apprentissage non supervisé est un type d’algorithme d’apprentissage automatique qui recherche des modèles dans les données sans étiquettes préexistantes.
Contrairement à l’apprentissage supervisé, qui repose sur des données d’entraînement préalablement étiquetées par des humains, l’apprentissage non supervisé permet à l’algorithme d’apprendre à partir des données elles-mêmes.
Il peut être utilisé pour regrouper des points de données en groupes, ou pour trouver des relations sous-jacentes entre les variables.
Bien que l’apprentissage non supervisé puisse être plus difficile que l’apprentissage supervisé, il peut également être plus gratifiant, car il peut découvrir des modèles cachés qui seraient autrement indétectables.
L’apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique qui s’intéresse à la manière dont les agents logiciels doivent entreprendre des actions dans un environnement afin de maximiser une certaine notion de récompense cumulative.
L’agent apprend par essais et erreurs, recevant un renforcement positif lorsqu’il effectue la bonne action et un renforcement négatif lorsqu’il effectue la mauvaise action.
Au fil du temps, l’agent devrait apprendre à faire les bons choix plus souvent, ce qui conduit à une meilleure performance globale. L’apprentissage par renforcement a été appliqué avec succès à une variété de tâches, y compris le contrôle de robots, les jeux vidéo et les négociations automatisées.
Comment fonctionne le Machine Learning ?
À la base, l’apprentissage automatique consiste à enseigner aux ordinateurs comment apprendre à partir des données. Ce processus commence par l’alimentation de l’ordinateur en grandes quantités de données. L’ordinateur est ensuite chargé de trouver des modèles et des relations dans ces données. Une fois que l’ordinateur a appris à partir des données, il peut alors faire des prédictions sur de nouveaux points de données.
Ce processus d’apprentissage à partir de données et de prédiction est connu sous le nom de modélisation prédictive. Il existe de nombreux types différents d’apprentissage automatique, mais ils partagent tous ce processus de base.
Parmi les exemples courants d’apprentissage automatique, citons la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale et le filtrage des courriels. À mesure que l’apprentissage automatique continue d’évoluer, il devrait avoir un impact profond sur nos vies et sur la façon dont nous interagissons avec la technologie.
Qu’est-ce qu’un modèle en Machine learning ?
Un modèle en machine learning est une représentation mathématique d’un processus du monde réel. Les modèles peuvent être utilisés pour faire des prédictions sur de nouveaux ensembles de données, ou pour comprendre la structure sous-jacente d’un ensemble de données.
Par exemple, un modèle de régression linéaire pourrait être utilisé pour prédire le prix d’une maison en fonction de sa superficie en mètres carrés, ou encore, un modèle d’arbre de décision pourrait être utilisé pour identifier les clients susceptibles de se désabonner.
Les modèles d’apprentissage automatique sont souvent complexes et nécessitent un réglage minutieux pour obtenir les meilleurs résultats. Mais, une fois qu’ils sont formés, ils peuvent être très efficaces pour fournir des prédictions précises ou comprendre les données.
Quels sont les atouts du Machine Learning pour les entreprises ?
Contrairement aux modèles statistiques traditionnels, qui nécessitent un réglage manuel approfondi pour produire des prédictions précises, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent améliorer automatiquement leurs performances à mesure qu’ils sont exposés à davantage de données.
Pour les entreprises, cela peut offrir un avantage concurrentiel important. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour automatiser des tâches qui sont traditionnellement effectuées par des travailleurs humains, comme le service à la clientèle, la saisie de données, l’analyse de données et le traitement des réclamations.
En plus, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer la précision des modèles d’analyse prédictive, ce qui peut aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en matière de tarification, de marketing et de développement de produits.
Comme la technologie de machine learning continue de progresser, les entreprises qui sont capables d’exploiter sa puissance seront bien placées pour prospérer dans les années à venir.
Pourquoi utiliser le machine learning avec le Big Data ?
L’une des principales raisons d’utiliser l’apprentissage automatique avec le big data est qu’il peut aider à automatiser la prise de décision.
Par exemple, si vous analysez un grand volume de données pour trouver des tendances, vous n’avez peut-être pas le temps ou les ressources nécessaires pour examiner chaque donnée manuellement. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, vous pouvez laisser l’ordinateur faire le travail à votre place, en identifiant rapidement des modèles que vous pourriez autrement manquer.
L’apprentissage automatique peut également être utilisé pour améliorer la précision des prédictions faites à partir des big data. Par exemple, si vous essayez de prédire comment une population réagira à un nouveau produit, vous pouvez obtenir des résultats plus précis en utilisant l’apprentissage automatique qu’en utilisant des méthodes statistiques traditionnelles.
Enfin, l’apprentissage automatique peut vous aider à mieux gouverner vos données et utiliser le big data en vous aidant à identifier les relations entre différentes variables. Par exemple, si vous examinez un ensemble de données contenant des informations sur les achats des clients, vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour identifier les produits qui sont souvent achetés ensemble. Ces informations pourraient ensuite être utilisées pour améliorer votre marketing ou prendre des décisions sur le développement de produits.
En bref, il existe de nombreuses raisons pour lesquelles l’apprentissage automatique est un outil précieux pour traiter les big data.
Qu’en est-il du Deep Learning ?
Nombreuses sont les personnes qui associent le deep learning et au machine learning en se demandant qu’elle est la différence entre ces deux principes.
Définition du Deep Learning
Le deep learning (ou apprentissage profond) est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui s’intéresse aux algorithmes inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau.
Également connu sous le nom d’apprentissage neuronal profond ou de réseaux neuronaux profonds, l’apprentissage profond peut être utilisé pour détecter automatiquement des caractéristiques dans les données, puis utiliser ces caractéristiques pour faire des prédictions. Par exemple, l’apprentissage profond peut être utilisé pour identifier automatiquement des visages sur une photographie ou pour lire un texte manuscrit.
Le deep learning est souvent utilisé en combinaison avec d’autres techniques d’apprentissage automatique, telles que les machines à vecteurs de support et l’apprentissage par renforcement.
Alors que les algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels nécessitent des humains pour extraire des caractéristiques des données, les algorithmes d’apprentissage profond apprennent à extraire eux-mêmes des caractéristiques. Cela rend l’apprentissage profond bien adapté aux tâches qui sont difficiles pour les humains, comme la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel.
Machine learning vs Deep learning : Quelle différence ?
L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond font tous deux partie du domaine plus vaste de l’intelligence artificielle (IA).
Comme dit précédemment, l’apprentissage automatique est une méthode permettant d’apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des algorithmes pour modéliser des abstractions de haut niveau dans les données. En d’autres termes, l’apprentissage profond permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes, en extrayant des caractéristiques des données brutes.
L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont tous deux utilisés pour faire des prédictions ou des recommandations. Cependant, l’apprentissage profond est généralement plus précis que l’apprentissage automatique, car il peut apprendre des modèles complexes à partir des données.
L’apprentissage automatique est généralement utilisé pour des tâches d’apprentissage supervisé, tandis que l’apprentissage profond est souvent utilisé pour des tâches non supervisées. L’apprentissage profond est également plus efficace que l’apprentissage automatique pour les tâches de reconnaissance d’images et de traitement du langage naturel.
Data mining vs Machine Learning
L’exploration de données et l’apprentissage automatique sont tous deux des outils importants pour comprendre les données.
L’exploration de données (ou Data mining) est utilisée pour trouver des modèles et des tendances dans les données, tandis que l’apprentissage automatique est utilisé pour faire des prédictions basées sur les données. L’exploration de données et l’apprentissage automatique peuvent tous deux être utilisés pour améliorer la prise de décision. Toutefois, il existe quelques différences essentielles entre ces deux approches.
L’exploration de données se concentre sur la recherche de modèles et de relations cachés dans les données, tandis que l’apprentissage automatique se concentre sur la réalisation de prédictions. L’apprentissage automatique est également plus automatisé que l’exploration de données, car il peut utiliser des algorithmes pour apprendre à partir des données.
Par conséquent, l’apprentissage automatique est souvent plus précis que l’exploration de données. Cependant, l’exploration de données peut être plus flexible, car elle peut être adaptée à des besoins spécifiques. En fin de compte, la meilleure approche dépend des objectifs et des besoins spécifiques de l’organisation.
Le lien entre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
Qu’est-ce que l’IA ?
L’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui traite de la création d’agents intelligents, c’est-à-dire de systèmes capables de raisonner, d’apprendre et d’agir de manière autonome.
La recherche en IA traite des questions suivantes : Comment pouvons-nous créer des agents qui se comportent de manière intelligente ? Comment pouvons-nous construire des systèmes qui s’améliorent automatiquement au fil du temps ? Comment les êtres humains peuvent-ils interagir avec les systèmes d’intelligence artificielle d’une manière naturelle ?
Il existe de nombreuses approches différentes de l’IA, mais toutes partagent l’objectif de créer des systèmes informatiques capables de se comporter de manière intelligente. Parmi les techniques courantes d’IA figurent l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la robotique.
Malgré les progrès considérables réalisés dans le domaine de l’IA au cours des dernières années, il reste encore de nombreux défis à relever, notamment comment concevoir des systèmes capables d’expliquer leurs décisions aux humains, comment créer des systèmes résistants aux biais et aux erreurs, et comment garantir que les technologies d’IA sont éthiques.
Quel est le lien entre l’IA et le machine learning ?
Lorsqu’il s’agit de technologie de pointe, l’IA et l’apprentissage automatique sont deux des sujets les plus brûlants. Mais quel est le lien exact entre ces deux domaines d’avant-garde ?
En termes simples, l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui traite du développement d’algorithmes capables d’apprendre et de s’améliorer à partir de l’expérience. Ainsi, l’apprentissage automatique permet aux machines de s’améliorer au fil du temps sans être explicitement programmées pour le faire. Cela contraste avec l’IA traditionnelle, qui repose sur des règles préprogrammées et n’est pas capable de s’améliorer.
Ainsi, si tout apprentissage automatique est de l’IA, toute IA n’est pas de l’apprentissage automatique. Cependant, les deux domaines sont étroitement liés et il est juste de dire que l’apprentissage automatique est à l’origine d’une grande partie des progrès récents de l’IA.
