Qu’est-ce que le machine learning ?

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Bienvenue dans le monde fascinant du machine learning ! Si vous vous êtes déjà demandé comment Netflix sait quel film recommander, ou comment les voitures autonomes se frayent un chemin dans la circulation, vous êtes au bon endroit. Le machine learning, un sous-domaine de l’intelligence artificielle, est à l’origine de ces innovations et de bien d’autres encore. Il transforme notre façon de vivre, de travailler et de jouer.

Dans ce guide complet, nous allons nous plonger dans l’essence du machine learning. Nous explorerons son histoire, parcourir les différents types de méthodes de machine learning. Ensuite, nous mettrons en évidence ses applications dans divers domaines. Nous verrons également pourquoi le machine learning est une technologie si cruciale aujourd’hui. Pour finir, nous verrons comment il peut être catégorisé pour répondre à différents problèmes. 

Alors, que vous soyez novice en la matière ou que vous souhaitiez rafraîchir vos connaissances, plongeons dans le vif du sujet !

apprentissage automatique machine learning

Photo de @Pixabay

Machine Learning: définition

Le machine learning est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d’algorithmes informatiques. Il est capables d’apprendre et de s’améliorer à partir d’expériences ou de données. Il implique l’utilisation de techniques statistiques pour permettre aux ordinateurs d’apprendre à partir des données. Et ainsi, d’améliorer progressivement leurs performances dans des tâches spécifiques sans être explicitement programmés pour les réaliser. Ce processus d’apprentissage permet au modèle de machine learning de faire des prédictions ou de prendre des décisions précises. Tout cela sans intervention humaine.

Comment fonctionne le machine learning ?

À la base, ce processus implique qu’un modèle de machine learning apprenne à partir d’un ensemble de données donné. Les scientifiques des données fournissent ces données, qui peuvent être des données étiquetées (pour le machine learning supervisé), des données non étiquetées (pour le  machine learning non supervisé) ou une combinaison des deux (pour le machine learning semi-supervisé). Le système de machine learning utilise ces données d’entrée pour créer et affiner un modèle capable de faire des prédictions ou d’identifier des modèles dans de nouvelles données.

Les méthodes de machine learning peuvent être classées en trois catégories principales :

  • machine learning supervisé
  • machine learning non supervisé 
  • machine learning par renforcement.

Histoire du machine learning 

Le concept de machines apprenant à partir de données remonte au milieu du 20e siècle. Cependant, l’histoire du machine learning en tant que domaine distinct a commencé à la fin des années 1980. Il s’est développé parallèlement à l’IA et aux réseaux neuronaux, avec lesquels il se recoupe souvent, les termes « machine learning » et « intelligence artificielle » étant parfois utilisés de manière interchangeable. Au fil du temps, avec l’augmentation de la quantité de données et de la puissance de calcul, c’est devenu un domaine vital, donnant naissance à des sous-domaines avancés tels que l’apprentissage profond.

Les différents types de machine learning

Machine learning supervisé

Il nécessite des données de formation étiquetées, c’est-à-dire que chaque point de données dans l’ensemble de données de formation est accompagné d’une valeur de sortie ou d’une étiquette correspondante. Les algorithmes de machine learning supervisé, tels que les machines à vecteurs de support et les réseaux neuronaux, utilisent ces données étiquetées pour apprendre une fonction qui associe les données d’entrée aux données de sortie. 

Parmi les exemples de machine learning supervisé figurent la reconnaissance d’images et le filtrage des courriels indésirables.

Machine learning non supervisé

Il implique l’apprentissage à partir de données non étiquetées. Dans ce cas, l’algorithme du machine learning recherche des modèles ou des structures dans les données. Les algorithmes de regroupement et les algorithmes de classification sont des types courants d’algorithmes machine learning non supervisé utilisés pour regrouper des points de données similaires ou pour catégoriser des données, respectivement.

Machine learning par renforcement

C’est un système d’apprentissage basé sur le retour d’information dans lequel le modèle du machine learning apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. L’algorithme du machine learning apprend des conséquences de ses actions, en ajustant sa stratégie pour maximiser un signal de récompense.

Voici un tableau qui présente les principales différences entre le machine learning supervisé, le machine learning non supervisé et le machine learning par renforcement :

 

Type de machine learning

Description

Input Data

Cas d’usages

Exemples

Machine learning supervisé

Les algorithmes apprennent une fonction de correspondance entre l’entrée et la sortie sur la base de données d’apprentissage étiquetées.

Données étiquetées : à la fois l’entrée et la sortie attendue.

Régression, classification, prévision

Détection de spam, reconnaissance d’images, prédiction de prix

Machine learning non supervisé

Les algorithmes trouvent des modèles cachés ou des structures intrinsèques dans les données d’entrée.

Données non étiquetées : données d’entrée sans résultat attendu.

Regroupement, réduction de la dimensionnalité, détection des anomalies

Segmentation de la clientèle, systèmes de recommandation, détection de la fraude à la carte de crédit

Machine learning par renforcement

Un agent apprend à se comporter dans un environnement en effectuant des actions and receiving rewards.

Récompenses basées sur les actions entreprises.

Processus de décision, tâches d’apprentissage, navigation

Jeu IA, Véhicules autonomes, Apprendre à jouer aux échecs

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Comment l’utiliser ?

Ses applications sont nombreuses et font désormais partie intégrante de notre vie quotidienne. Les applications d’intelligence artificielle utilisent ce genre d’algorithmes automatique pour des tâches telles que la reconnaissance vocale, les recommandations de produits, l’analyse des marchés financiers, etc. Cette technologie alimente également des systèmes avancés tels que les véhicules autonomes, les services de traduction automatique et les techniques d’analyse de données sophistiquées.

Le machine learning peut utiliser des quantités massives de données, souvent appelées « big data », pour apprendre et faire des prédictions précises. Cette capacité à traiter et à apprendre à partir de grands ensembles de données a rendu le machine learning indispensable dans de nombreux domaines.

Voici une vidéo qui explique l’application du machine learning :

Pourquoi est-ce important ? 

Il est important pour plusieurs raisons :

  • Traitement de données massives : Dans le monde d’aujourd’hui, nous générons une énorme quantité de données chaque seconde. Les algorithmes de machine learning peuvent gérer, traiter et interpréter efficacement cette quantité massive de données, en les transformant en informations précieuses.
  • Automatisation et efficacité : Il peut automatiser une grande variété de tâches dans divers secteurs. Il élimine la nécessité d’une programmation explicite. Cela permet de gagner du temps et de réduire les risques d’erreur humaine. Il permet également aux systèmes de s’adapter et de s’améliorer au fil du temps. Cela se traduit par une efficacité accrue.
  • Personnalisation : Il permet un niveau élevé de personnalisation en temps réel. Cela est évident dans les systèmes de recommandation tels que ceux utilisés par Netflix, Amazon et Spotify, qui analysent le comportement de l’utilisateur et fournissent des suggestions personnalisées en conséquence.
  • Capacités prédictives : Ces algorithmes peuvent prédire des tendances et des comportements en apprenant à partir de données antérieures. Cette capacité est cruciale dans de nombreux secteurs tels que la finance (pour prédire les tendances du marché boursier), la santé (pour prédire les épidémies) et le commerce électronique (pour prédire le comportement des consommateurs).
  • Amélioration de la prise de décision : Cet apprentissage peut améliorer la prise de décision en fournissant une analyse précise des données et des analyses prédictives. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour prendre des décisions stratégiques.
  • Innovation et nouveaux services : Il est au cœur de nombreux services et technologies innovants. Par exemple, il alimente les assistants vocaux tels que Siri et Alexa, les véhicules autonomes et les systèmes avancés de reconnaissance faciale.

Cas d’utilisation

  • Soins de santé : Il est utilisé pour prédire les épidémies, analyser les données des patients pour l’évaluation des risques et même aider à l’élaboration de plans de traitement personnalisés.
  • Finance : Dans le secteur financier, ces algorithmes sont utilisés pour l’évaluation du crédit, le trading algorithmique, la détection des fraudes et la segmentation de la clientèle.
  • Commerce de détail : Il est utilisé pour les recommandations personnalisées de produits, la prédiction du comportement d’achat des clients, la gestion des stocks et l’optimisation des stratégies de tarification.
  • Transport : Les voitures autonomes utilisent ces algorithmes pour comprendre leur environnement, prendre des décisions et naviguer sur les routes en toute sécurité. L’apprentissage automatique est également utilisé pour optimiser les itinéraires de livraison et prévoir la maintenance des véhicules.
  • Marketing : Les entreprises l’utilisent pour segmenter leur clientèle, personnaliser les campagnes publicitaires et prévoir le désabonnement des clients.
  • Cybersécurité : Les algorithmes de machine learning aident à détecter les activités inhabituelles, les menaces potentielles et les vulnérabilités des systèmes afin de prévenir les cyberattaques.
  • Divertissement : Des entreprises comme Netflix et Spotify utilisent ce genre d’algorithmes pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs en fonction de leurs activités antérieures.

Conclusion

En conclusion, machine learning, joue un rôle essentiel dans la transformation de vastes quantités de données en informations précieuses. Cela permet l’automatisation, la personnalisation et l’amélioration de la prise de décision dans tous les secteurs d’activité. De ses diverses méthodes – machine learning supervisé, non supervisé et par renforcement – à sa myriade d’applications, le machine learning est véritablement en train de révolutionner notre monde. La sophistication et l’évolution croissante de l’apprentissage automatique promettent des avancées encore plus passionnantes qui continueront à façonner notre avenir.