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Qu’est ce que le machine learning ?

Table des matières

Découvrez tout ce qu’il y a à savoir sur le machine learning: sa définition, son fonctionnement, ses champs d’application. Vous serez ainsi correctement informé et au courant de ses effets révolutionnaires (dans tous les domaines).

Le machine learning (ou apprentissage automatique) est une division de l’intelligence artificielle. Il s’agit de permettre à des algorithmes de trouver des « modèles », ou des modèles répétés, dans des ensembles de données. Ces données peuvent prendre la forme de mots, de chiffres, de graphiques ou de statistiques.

 

 

Il peut prendre des données à partir de tout ce qui peut être stocké numériquement. Les algorithmes apprennent des modèles de ces données, ce qui leur permet d’améliorer leurs performances lors de l’exécution d’une certaine tâche.

En substance, les algorithmes de machine learning améliorent leurs performances au fil du temps en apprenant de manière indépendante comment effectuer une tâche ou faire des prédictions à partir de données. Le système peut reconnaître des modèles dans de nouvelles données une fois qu’il a été formé.

 

Comment fonctionne le machine learning ?

Un modèle de machine learning est développé à l’aide de quatre processus principaux. Un scientifique des données supervise et maintient généralement ce processus.

 

Étape 1: Choisir et préparer une collection de données d’apprentissage

Ces informations seront introduites dans le modèle de machine learning pour l’aider à comprendre comment traiter le problème pour lequel il a été créé. Pour indiquer au modèle les caractéristiques qu’il doit trouver, les données peuvent être étiquetées. Si les données ne sont pas étiquetées, le modèle devra reconnaître et extraire les traits récurrents par lui-même.

Dans les deux cas, les données doivent être méticuleusement préparées, organisées et nettoyées. Sinon, l’apprentissage du modèle de machine learning risque d’être faussé. Les résultats de ses projections en seront directement affectés.

 

Étape 2: Choisir un algorithme à exécuter sur les données d’entraînement

Le type d’algorithme à utiliser dépendra du type et de la quantité de données d’entraînement ainsi que du type de problème à résoudre.

 

Étape 3: Entraîner l’algorithme

L’algorithme est utilisé pour traiter des variables, et le résultat est comparé à ce qu’il aurait dû produire. Ensuite, les « poids » et le biais peuvent être modifiés pour améliorer la précision du résultat.

Les variables sont ensuite répétées jusqu’à ce que l’algorithme produise systématiquement le bon résultat. Le modèle de machine learning est l’algorithme qui a été formé de cette manière.

 

 

Étape 4: Utiliser et développer le modèle

Le modèle est appliqué à des données fraîches, dont l’origine dépend de la question traitée. Par exemple, le modèle d’un robot aspirateur prend des données provenant d’interactions avec le monde réel, comme le déplacement de meubles ou la mise en place de nouveaux objets dans l’espace, et les traite. La précision et l’efficacité peuvent toutes deux se développer avec le temps.

 

Quels sont les différents types de machine learning ?

Il en existe quatre: l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage semi-supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage supervisé.

 

L’apprentissage supervisé

Cette méthode, qui compte parmi les plus populaires, étiquette les données pour indiquer à l’ordinateur les modèles à rechercher. Avec les données qu’il doit déterminer, le système s’entraîne sur une collection de données étiquetées. Dans certains cas, les données ont déjà été catégorisées comme le système est censé le faire.

Comme les résultats du modèle peuvent être comparés aux données pré-étiquetées, cette méthode nécessite moins de données d’entraînement que les autres méthodes et simplifie le processus d’entraînement. Cependant, l’étiquetage des données peut être coûteux. 

 

L’apprentissage non supervisé

Dans ce cas, les données ne sont pas étiquetées. En termes simples, la machine scanne les données à la recherche de modèles potentiels. D’énormes volumes de données sont ingérés et des algorithmes sont utilisés pour extraire les propriétés pertinentes nécessaires à l’étiquetage, au tri et à la catégorisation des données en temps réel, sans l’aide d’un humain.

Cette méthode permet de trouver des modèles et des liens dans les données que les gens pourraient ne pas remarquer, au lieu d’automatiser les jugements et les prévisions. Parce qu’elle demande plus d’efforts pour être utilisée, cette méthode est moins courante. Pourtant, elle gagne en popularité dans le secteur de la cybersécurité.

 

L’apprentissage semi supervisé

Ce type d’apprentissage se situe au milieu et offre un terrain d’entente entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. Pendant la formation, les caractéristiques sont extraites d’un ensemble de données non étiquetées plus important et la classification est guidée par un ensemble de données étiquetées plus petit.

Lorsqu’il n’y a pas assez de données étiquetées pour former un algorithme supervisé, cette méthode peut être utile. Elle offre une solution au problème.

 

L’apprentissage par renforcement

Pour atteindre un objectif, il faut permettre à un algorithme d’apprendre de ses erreurs. L’algorithme testera un large éventail de stratégies dans un effort pour réussir.

Il recevra des récompenses ou des punitions en fonction de ses performances afin de le motiver à s’en tenir à une ligne de conduite ou à en changer. Cette méthode est célèbre pour permettre à une IA de faire mieux que les humains dans les jeux vidéo.

Par exemple, l’apprentissage par renforcement a permis à AlphaGo de Google de battre le champion de Go. De même, OpenAI a développé une IA capable de battre les meilleurs joueurs de Dota 2.

 

Quels domaines utilisent le machine learning ?

Ces dernières années, nous avons entendu parler de nombreux développements dans le domaine de l’intelligence artificielle. Dans le même ordre d’idées, les applications de l’IA se multiplient. Dans ce secteur, le machine learning a directement contribué à la grande majorité des avancées.

Il se cache sous un grand nombre de services contemporains courants. Par exemple, cette technologie est utilisée par les moteurs de recommandation de Spotify, Netflix et YouTube.

Il en va de même pour les fils d’actualité des réseaux sociaux comme Facebook et Twitter, ainsi que pour les assistants vocaux Siri et Alexa et les moteurs de recherche sur Internet Google et Baidu. Il peut être considéré comme une invention clé du début du 21ème siècle.

 

 

Les services cités plus haut et d’autres mastodontes de l’internet obtiennent ainsi une tonne d’informations personnelles sur vous, notamment les types de films que vous aimez, les liens sur lesquels vous cliquez et les articles auxquels vous réagissez. Toutes ces informations peuvent être utilisées pour entraîner un système à anticiper vos besoins.

De nombreux outils d’intelligence artificielle utilisent également le machine learning pour produire divers contenus: créer des images à partir de textes, reproduire des voix-off, écrire des textes à partir de consignes. Les applications sont tout bonnement infinies!

Il offrira encore plus d’opportunités à mesure que le Big Data continue de se développer, que de plus en plus de données sont collectées et que la puissance de calcul continue d’augmenter.

 

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