Tout savoir sur le Machine Learning

Depuis quelques années, la science ne cesse de réaliser d’énormes progrès. Ces progrès concernent surtout le domaine des technologies et de la communication. Au nombre des découvertes les plus pratiques et des plus grandes avancées se trouve l’intelligence artificielle. Visant à faciliter la vie et à automatiser certaines activités, cette dernière fait désormais partie intégrante de notre quotidien. Si elle est devenue un indispensable, le Machine Learning est aujourd’hui l’une de ses formes les plus connues.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning constitue l’une des sous-catégories de l’intelligence artificielle (IA). Il est également connu sous l’appellation apprentissage automatique. C’est une science moderne. Elle permet d’établir des prévisions à partir des motifs récurrents identifiés dans les flux de données. Elle se base donc sur les statistiques et le forage de données. Ce faisant, elle identifie les patterns et propose des analyses prédictives.

En général, le Machine Learning s’effectue grâce à des algorithmes. Ceci permet de découvrir les répétitions dans les ensembles de données. Ces dernières peuvent être des chiffres, des statistiques, des mots ou des images. Grâce à toutes ces données enregistrées numériquement, les algorithmes apprennent de manière autonome. Ils peuvent ensuite améliorer leurs performances et leur efficacité dans l’exécution de certaines tâches spécifiques.

Quelles sont les différentes approches du Machine Learning ?

En règle générale, il existe trois différentes formes de Machine Learning : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

L’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé constitue la pratique la plus courante. C’est un étiquetage des données. Il permet d’indiquer à la machine les motifs qu’elle doit rechercher. Pour le mettre en place, le système a besoin de s’entrainer sur un ensemble de données déjà travaillées. Le processus s’en retrouve donc facilité. L’étiquetage peut toutefois couter très cher. Quant au modèle, il peut se retrouver biaisé. Alors, les performances de votre algorithme seront probablement compromises.

L’apprentissage non supervisé

Comme expliqué ici, dans le cas de l’apprentissage non supervisé, les données ne portent pas d’étiquettes. C’est le système lui-même qui se chargera d’explorer une grande quantité de données. Ainsi, il pourra identifier d’éventuels patterns. Au cours de l’analyse, les algorithmes identifient les caractéristiques pertinentes. Ceci est important pour le tri. Cette mesure s’applique aussi à la classification des données sans intervention humaine. Une telle approche a un principal avantage. Celui de favoriser l’identification des relations non perceptibles pour l’homme. 

L’apprentissage par renforcement

C’est une approche où l’algorithme apprend de ses erreurs. Ainsi, il effectue sa tâche convenablement. Il essayera de ce fait différentes méthodes pour s’efforcer d’atteindre l’objectif fixé. En fonction des résultats obtenus et des performances, vous pourrez pénaliser ou récompenser votre machine. Vous l’inciterez ainsi à poursuivre dans cette lancée ou à changer de tactique. Cette forme de Machine Learning s’utilise généralement pour amener une IA à surpasser les humains.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le développement d’un modèle de Machine Learning constitue un processus généralement réparti en 4 étapes.

Première étape

Tout d’abord, le Data Scientist qui gère l’opération doit identifier et préparer un ensemble de données. Cela servira d’entrainement pour l’algorithme. Selon les besoins, ces données pourront ou non être étiquetées. Quelle que soit l’option choisie, la préparation des données doit être soignée. Ceci permettra d’assurer la qualité des résultats obtenus.

Deuxième étape

Ici, il faut choisir un algorithme. Ce dernier sera sélectionné en fonction de la taille et du type des données d’entrainement. Il faudra aussi tenir compte de l’objectif à atteindre. Il est donc important de définir chacun de ces éléments au préalable.

Troisième étape

Cette étape consiste en un processus itératif pour l’entrainement de l’algorithme. Ce dernier exécute des variables pour produire des résultats. Le Data Scientist compare ces derniers à ses attentes. Il pourra alors réaliser des ajustements afin d’accroitre la précision du résultat et la performance de son système. Ces actions précèdent l’exécution des variables une nouvelle fois.

Quatrième étape

Pour finir, on applique le modèle sur de nouvelles données conformes au problème à résoudre. En fonction des résultats, on pourra alors faire de nouvelles améliorations.

Quoi qu’il en soit, le Machine Learning présente de nombreuses utilités. Il se retrouve derrière un grand nombre de domaines d’application de l’Intelligence artificielle. Vous êtes intéressé par cette avancée ? Cet article vous a t-il permis d’en savoir plus à son sujet ?