Le Machine Learning ou apprentissage automatique est devenu une composante INCONTOURNABLE en entreprises. D’après le cabinet de conseil McKinsey, les investissement en Machine Learning représentent 5 à 7 Milliards Dollars, en 2016. Ce chiffre a beaucoup évolué depuis. Mais alors, qu’est-ce que le Maching Learning et Pourquoi est-ce important?
Qu’est-ce que le Maching Learning ?
L’apprentissage automatique est une application de l’intelligence artificielle (IA) qui offre aux systèmes la possibilité d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience sans être explicitement programmé. L’apprentissage automatique se concentre sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et les utiliser pour eux-mêmes.
Quand on demande à SAS, un éditeur de logiciels d’analyse de données qu’est-ce que le Maching Learning : «L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques.» En d’autres termes, il permet aux ordinateurs de trouver des informations pertinentes sans être programmé élément d’information particulier; au lieu de cela, il utilise des algorithmes qui tirent des enseignements de manière itérative des données
Le processus d’apprentissage commence par des observations ou des données, telles que des exemples, une expérience directe ou des instructions, afin de rechercher des modèles dans les données et de prendre de meilleures décisions dans le futur, sur la base des exemples fournis. L’objectif principal est de permettre aux ordinateurs d’apprendre automatiquement sans intervention humaine ni assistance et d’ajuster les actions en conséquence.
Comment fonctionne le Machine Learning ?
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent classés comme supervisés ou non supervisés. Les algorithmes supervisés requièrent un Data Scientist ayant des compétences en apprentissage automatique pour fournir à la fois les entrées et les sorties souhaitées, en plus de fournir un retour d’informations sur la précision des prévisions lors de la formation en algorithmes. Les Data Scientists déterminent quelles variables ou caractéristiques le modèle doit analyser et utiliser pour élaborer des prévisions. Une fois la formation terminée, l’algorithme appliquera ce qui a été appris aux nouvelles données.
Les algorithmes non supervisés n’ont pas besoin d’être formés aux données de résultat souhaitées. Au lieu de cela, ils utilisent une approche itérative appelée apprentissage en profondeur (Deep Learning) pour examiner les données et parvenir à des conclusions. Les algorithmes d’apprentissage non supervisés, également appelés réseaux de neurones, sont utilisés pour des tâches de traitement plus complexes que les systèmes d’apprentissage supervisés, notamment la reconnaissance d’images, la synthèse de la parole par le texte et le langage naturel. Ces réseaux de neurones fonctionnent en combinant des millions d’exemples de données d’apprentissage et en identifiant automatiquement des corrélations souvent subtiles entre de nombreuses variables. Une fois formé, l’algorithme peut utiliser sa banque d’associations pour interpréter de nouvelles données. Ces algorithmes nécessitent des quantités énormes de données d’apprentissage.
Types d’algorithmes de Machine Learning
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent classés comme supervisés ou non supervisés.
- Les algorithmes d’apprentissage automatique supervisés peuvent appliquer ce que l’on a appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. À partir de l’analyse d’un ensemble de données d’apprentissage connu, l’algorithme d’apprentissage produit une fonction inférée permettant de prédire les valeurs de sortie. Le système est capable de fournir des cibles pour toute nouvelle entrée après un apprentissage suffisant. L’algorithme d’apprentissage peut également comparer sa sortie avec la sortie correcte prévue et trouver des erreurs afin de modifier le modèle en conséquence.
- En revanche, des algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour entraîner ne sont ni classées ni étiquetées. L’apprentissage non supervisé étudie comment les systèmes peuvent inférer une fonction permettant de décrire une structure cachée à partir de données non étiquetées. Le système ne trouve pas le bon résultat, mais il explore les données et peut tirer des déductions à partir de jeux de données pour décrire les structures cachées à partir de données non étiquetées.
- Les algorithmes d’apprentissage automatique semi-supervisés se situent quelque part entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé, car ils utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l’apprentissage – généralement une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Les systèmes qui utilisent cette méthode sont capables d’améliorer considérablement la précision de l’apprentissage. Habituellement, l’apprentissage semi-supervisé est choisi lorsque les données étiquetées acquises nécessitent des ressources qualifiées et pertinentes pour les former / en tirer les leçons. Sinon, l’acquisition de données non étiquetées ne nécessite généralement pas de ressources supplémentaires.
- Les algorithmes d’apprentissage automatique par renforcement sont une méthode d’apprentissage qui interagit avec son environnement en produisant des actions et en découvrant des erreurs ou des avantages. La recherche par essais et erreurs et la récompense différée sont les caractéristiques les plus pertinentes de l’apprentissage par renforcement. Cette méthode permet aux machines de déterminer automatiquement le comportement idéal dans un contexte spécifique afin d’optimiser ses performances.
Pourquoi Le Machine Learning est Important ?
L’apprentissage automatique est aujourd’hui utilisé dans un large éventail d’applications. L’un des exemples les plus connus est le fil d’actualité de Facebook. Le fil d’actualités utilise l’apprentissage automatique pour personnaliser le flux de chaque membre. Si un membre arrête fréquemment de faire défiler la liste pour lire ou aimer les publications d’un ami particulier, le fil d’actualité commence à afficher plus d’activités de cet ami plus tôt dans le fil. En coulisse, le logiciel utilise simplement une analyse statistique et une analyse prédictive pour identifier les modèles dans les données de l’utilisateur et les utiliser pour alimenter le fil d’actualité. Si le membre ne s’arrête plus pour lire, commenter ou commenter les publications de cet ami, ces nouvelles données seront incluses dans le jeu de données et le fil d’actualités s’ajustera en conséquence.
L’apprentissage automatique fait également son entrée dans un ensemble d’applications d’entreprise. Les systèmes de gestion de la relation client (CRM) utilisent des modèles d’apprentissage pour analyser les courriers électroniques et incitent les membres de l’équipe de vente à répondre en premier aux messages les plus importants. Des systèmes plus avancés peuvent même recommander des réponses potentiellement efficaces. Les fournisseurs d’analyse décisionnelle et d’analyse utilisent l’apprentissage automatique dans leurs logiciels pour aider les utilisateurs à identifier automatiquement les points de données potentiellement importants. Les systèmes de ressources humaines (RH) utilisent des modèles d’apprentissage pour identifier les caractéristiques des employés efficaces et s’appuient sur ces connaissances pour trouver les meilleurs candidats pour des postes vacants.
L’apprentissage automatique joue également un rôle important dans l’auto conduite. Les réseaux neuronaux d’apprentissage en profondeur sont utilisés pour identifier des objets et déterminer les actions optimales pour diriger un véhicule en toute sécurité.
Tous ces exemples rappellent le rôle vital que l’apprentissage automatique a commencé à jouer dans le monde d’aujourd’hui, riche en données. Les machines peuvent aider à filtrer les informations utiles aux avancées majeures, et nous voyons déjà comment cette technologie est mise en œuvre dans une grande variété d’industries.
Avec l’évolution constante du domaine, il y a eu une augmentation ultérieure des utilisations, des exigences et de l’importance de l’apprentissage automatique. Le big data est devenu un mot à la mode ces dernières années; Cela tient en partie à la sophistication accrue de l’apprentissage automatique, qui facilite l’analyse de ces gros morceaux de données volumineuses. L’apprentissage automatique a également changé la manière dont l’extraction des données est effectuée. L’interprétation est réalisée en utilisant des ensembles automatiques de méthodes génériques qui ont remplacé les techniques statistiques traditionnelles.
