Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et comment fonctionne-t-il

L’apprentissage automatique est une branche passionnante de l’intelligence artificielle qui nous entoure. L’apprentissage automatique permet d’exploiter la puissance des données d’une nouvelle manière, par exemple en suggérant des articles dans votre fil d’actualité sur Facebook. Cette technologie étonnante aide les systèmes informatiques à apprendre et à s’améliorer en développant des programmes informatiques capables d’accéder automatiquement aux données et d’effectuer des tâches par le biais de prédictions et de détections.

Lorsque vous introduisez davantage de données dans une machine, les algorithmes apprennent à l’ordinateur, ce qui permet d’améliorer les résultats obtenus. Lorsque vous demandez à Alexa de jouer votre station de musique préférée sur Amazon Echo, elle ira sur la station que vous avez jouée le plus souvent. Vous pouvez encore améliorer et affiner votre expérience d’écoute en demandant à Alexa de sauter des chansons, de régler le volume, et bien d’autres commandes possibles. L’apprentissage automatique et les progrès rapides de l’intelligence artificielle rendent tout cela possible.

Commençons par répondre à la question suivante : qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique, exactement ?

Pour commencer, l’apprentissage automatique est un sous-domaine essentiel de l’intelligence artificielle (IA). Les applications d’apprentissage automatique apprennent à partir de l’expérience (ou, pour être précis, des données) comme le font les humains sans programmation directe. Lorsqu’elles sont exposées à de nouvelles données, ces applications apprennent, grandissent, changent et se développent d’elles-mêmes. En d’autres termes, l’apprentissage automatique implique que les ordinateurs trouvent des informations pertinentes sans qu’on leur dise où chercher. Pour ce faire, ils s’appuient sur des algorithmes qui apprennent à partir des données dans le cadre d’un processus itératif.

Le concept d’apprentissage automatique existe depuis longtemps (pensez à la machine Enigma de la Seconde Guerre mondiale, par exemple). Toutefois, l’idée d’automatiser l’application de calculs mathématiques complexes à des données volumineuses n’existe que depuis plusieurs années, bien qu’elle prenne de plus en plus d’ampleur.

À un niveau élevé, l’apprentissage automatique est la capacité de s’adapter à de nouvelles données de manière indépendante et par itérations. Les applications tirent des enseignements des calculs et des transactions antérieurs et utilisent la « reconnaissance des formes » pour produire des résultats fiables et éclairés.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est, sans aucun doute, l’un des sous-ensembles les plus intéressants de l’intelligence artificielle. Il permet d’apprendre à partir de données en fournissant des informations spécifiques à la machine. Il est important de comprendre comment fonctionne l’apprentissage automatique et, par conséquent, comment il peut être utilisé à l’avenir.

Le processus d’apprentissage automatique commence par l’introduction de données d’entraînement dans l’algorithme sélectionné. Les données de formation sont des données connues ou inconnues qui permettent de développer l’algorithme final d’apprentissage automatique. Le type de données d’apprentissage introduites a un impact sur l’algorithme, et ce concept sera abordé plus en détail dans un instant.

De nouvelles données d’entrée sont introduites dans l’algorithme d’apprentissage automatique pour tester si l’algorithme fonctionne correctement. La prédiction et les résultats sont ensuite comparés l’un à l’autre.

Si la prédiction et les résultats ne correspondent pas, l’algorithme est réentraîné plusieurs fois jusqu’à ce que le scientifique des données obtienne le résultat souhaité. Cela permet à l’algorithme d’apprentissage automatique d’apprendre continuellement par lui-même et de produire la réponse optimale, en augmentant progressivement sa précision au fil du temps.

Quels sont les types d’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est complexe, c’est pourquoi il a été divisé en deux domaines principaux : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Chacun d’entre eux a un objectif et une action spécifiques, produisant des résultats et utilisant diverses formes de données. L’apprentissage supervisé représente environ 70 % de l’apprentissage automatique, tandis que l’apprentissage non supervisé en représente entre 10 et 20 %. Le reste est constitué par l’apprentissage par renforcement.

Apprentissage supervisé

Dans l’apprentissage supervisé, nous utilisons des données connues ou étiquetées pour les données de formation. Comme les données sont connues, l’apprentissage est donc supervisé, c’est-à-dire qu’il est orienté vers une exécution réussie. Les données d’entrée passent par l’algorithme d’apprentissage automatique et sont utilisées pour former le modèle. Une fois le modèle formé sur la base des données connues, vous pouvez utiliser des données inconnues dans le modèle et obtenir une nouvelle réponse.

Dans ce cas, le modèle tente de déterminer si les données sont une pomme ou un autre fruit. Une fois que le modèle a été bien entraîné, il identifiera que les données sont une pomme et donnera la réponse souhaitée.

Apprentissage non supervisé

Dans l’apprentissage non supervisé, les données d’apprentissage sont inconnues et non étiquetées, ce qui signifie que personne n’a examiné les données auparavant. Sans l’aspect des données connues, l’entrée ne peut pas être guidée par l’algorithme, d’où l’origine du terme « non supervisé ». Ces données sont transmises à l’algorithme d’apprentissage automatique et sont utilisées pour former le modèle. Le modèle formé tente de rechercher un modèle et de donner la réponse souhaitée. Dans ce cas, c’est souvent comme si l’algorithme essayait de déchiffrer un code, à l’instar de la machine Enigma, mais sans que l’esprit humain ne soit directement impliqué, mais plutôt une machine.

Dans ce cas, les données inconnues consistent en des pommes et des poires qui se ressemblent. Le modèle formé tente de les regrouper de manière à obtenir les mêmes choses dans des groupes similaires.

Apprentissage par renforcement

Comme pour les types traditionnels d’analyse de données, l’algorithme découvre des données par le biais d’un processus d’essais et d’erreurs et décide ensuite des actions qui donnent lieu à des récompenses plus importantes. L’apprentissage par renforcement se compose de trois éléments principaux : l’agent, l’environnement et les actions. L’agent est l’apprenant ou le décideur, l’environnement comprend tout ce avec quoi l’agent interagit et les actions sont ce que l’agent fait.

L’apprentissage par renforcement se produit lorsque l’agent choisit des actions qui maximisent la récompense attendue dans un temps donné. Cet objectif est plus facile à atteindre lorsque l’agent travaille dans un cadre politique solide.

Pourquoi l’apprentissage automatique est-il important ?

Pour mieux répondre à la question de savoir ce qu’est l’apprentissage automatique et en comprendre les utilisations, examinons quelques-unes des applications de l’apprentissage automatique. La voiture autonome de Google, la détection de la cyberfraude et les moteurs de recommandation en ligne de Facebook, Netflix et Amazon. Les machines rendent toutes ces choses possibles en filtrant les éléments d’information utiles et en les assemblant sur la base de modèles pour obtenir des résultats précis.

L’évolution rapide de l’apprentissage automatique a entraîné une augmentation des cas d’utilisation, des demandes et de l’importance même de l’apprentissage automatique dans la vie moderne. Le terme « Big Data » est également devenu un mot à la mode au cours des dernières années. Cela est dû en partie à la sophistication accrue de l’apprentissage automatique, qui permet d’analyser de grandes quantités de données. L’apprentissage automatique a également modifié la manière dont l’extraction et l’interprétation des données sont effectuées en automatisant les méthodes/algorithmes génériques, remplaçant ainsi les techniques statistiques traditionnelles.

Maintenant que vous savez ce qu’est l’apprentissage automatique, ses types et son importance, passons aux utilisations de l’apprentissage automatique.

Principales utilisations de l’apprentissage automatique

Les résultats typiques de l’utilisation de l’apprentissage automatique comprennent généralement les résultats de recherche sur le web, les publicités en temps réel sur les pages web et les appareils mobiles, le filtrage des courriels indésirables, la détection des intrusions dans les réseaux, ainsi que la reconnaissance des formes et des images. Tous ces résultats sont le fruit de l’utilisation de l’apprentissage automatique pour analyser des volumes massifs de données.

Traditionnellement, l’analyse des données était basée sur des essais et des erreurs, une approche qui est devenue de plus en plus impraticable en raison de l’augmentation des ensembles de données volumineux et hétérogènes. L’apprentissage automatique offre des solutions intelligentes pour l’analyse de données à grande échelle. L’apprentissage automatique peut produire des résultats et des analyses précis en développant des algorithmes rapides et efficaces et des modèles axés sur les données pour le traitement des données en temps réel.

Comment choisir l’algorithme d’apprentissage automatique à utiliser ?

Il existe des dizaines d’algorithmes différents, mais il n’y a pas de meilleur choix ou d’algorithme adapté à toutes les situations. Dans de nombreux cas, vous devez procéder par essais et erreurs. Cependant, certaines questions peuvent vous aider à limiter vos choix.

Quelle est la taille des données avec lesquelles vous allez travailler ?
Quel est le type de données avec lesquelles vous allez travailler ?
Quels types d’informations recherchez-vous dans les données ?
Comment ces informations seront-elles utilisées ?

Conditions préalables à l’apprentissage automatique

Pour ceux qui souhaitent en savoir plus sur l’apprentissage automatique, quelques conditions doivent être remplies pour réussir dans ce domaine. Ces conditions sont les suivantes

Connaissance de base des langages de programmation tels que Python, R, Java, JavaScript, etc.
Connaissance intermédiaire des statistiques et des probabilités.
Connaissance de base de l’algèbre linéaire. Dans le modèle de régression linéaire, une ligne est tracée à travers tous les points de données et cette ligne est utilisée pour calculer de nouvelles valeurs.
Compréhension du calcul.
Savoir comment nettoyer et structurer les données brutes dans le format souhaité afin de réduire le temps nécessaire à la prise de décision.

Ces conditions préalables amélioreront vos chances de poursuivre avec succès une carrière dans l’apprentissage automatique.