Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? – Un guide ultime

Savez-vous que 82 % des experts en marketing utilisent l'IA et l'apprentissage automatique pour améliorer tous les aspects de leurs techniques de personnalisation ? Dans cet article, nous expliquerons tout ce que vous devez savoir sur le ML. Profitez!

• Définition de l'apprentissage automatique
• Comment fonctionne l'apprentissage automatique
• Importance du ML
• Pourquoi utiliser l'apprentissage automatique
• Applications de l'apprentissage automatique
• Types d'apprentissage automatique
• Techniques de ML
• Exemples d'apprentissage automatique
• Avantages et inconvénients de l'apprentissage automatique
• L'avenir de l'apprentissage automatique
• Tendances de l'apprentissage automatique

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique

L' apprentissage automatique est une discipline de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'applications qui augmentent leur précision et apprennent de l'expérience au fil du temps, sans qu'aucune programmation humaine ne leur demande de le faire. Les applications d'apprentissage automatique apprennent à partir des données afin d'améliorer leur précision prédictive ou leur prise de décision au fil du temps.

En ML, les algorithmes apprennent à identifier les caractéristiques et les modèles dans d'énormes quantités de données afin d'arriver à des prédictions et à des décisions basées sur de nouvelles données. La qualité de l'algorithme déterminera à quel point les prédictions et les décisions deviendront plus précises à mesure qu'il analysera des données supplémentaires.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

Il y a essentiellement 4 étapes dans le développement d'un modèle ou d'une application ML. Ils sont:

Étape 1 : Choisissez et organisez votre ensemble de données d'entraînement

Les données d'enseignement sont un ensemble de données représentatif des informations à ingérer par l'application d'apprentissage automatique pour résoudre le défi est construit à fixe. Dans certaines situations, les données d'enseignement sont des données étiquetées - conçues pour sélectionner des classifications et des caractéristiques que le modèle devra reconnaître. D'autres ensembles de données ne sont pas étiquetés ; le modèle devra donc supprimer ces caractéristiques et allouer lui-même des catégorisations.

Néanmoins, les données d'enseignement doivent être adéquatement préparées et scannées pour détecter les anomalies ou les faussetés qui pourraient affecter la formation. Il doit être classé en 2 sous-ensembles : le sous-ensemble d'enseignement, qui sera utilisé pour enseigner le modèle, et le sous-ensemble d'analyse, utilisé pour l'évaluer et l'améliorer.

Étape 2 : Sélectionnez un algorithme à opérer sur l'ensemble de données d'enseignement

Le type d'algorithme est déterminé par le type (étiqueté ou non étiqueté), la quantité de données dans les données d'enseignement et le type de problème à résoudre. Vous trouverez ci-dessous les types courants d'algorithmes de ML à utiliser pour les données étiquetées :

• Algorithmes de récession (tels que la régression linéaire et logistique, ainsi qu'une machine à vecteurs de support).
• Arbres de décision
• Algorithmes basés sur des instances
• Les données sans libellé utilisent les algorithmes suivants :
• Algorithmes de clustering
• Algorithmes d'association
• Les réseaux de neurones

Étape 3 : Enseigner l'algorithme pour construire l'application

L'enseignement de l'algorithme est un processus crucial, impliquant des variables d'exploitation via l'algorithme, faisant une comparaison entre la sortie et les résultats qu'il aurait dû produire, ajustant les biais et les poids dans l'algorithme qui pourraient générer un résultat plus précis, et testant à nouveau les variables jusqu'à ce que le L'algorithme fournit le résultat souhaité la plupart du temps. L'algorithme précis et formé éventuel est l'application d'apprentissage automatique.

Étape 4 : Utiliser et affiner l'application

La dernière étape consiste à utiliser l'application avec de nouvelles données afin qu'elle puisse augmenter l'efficacité et la précision au fil du temps. La source des nouvelles données sera déterminée par le problème à résoudre. Par exemple, les applications d'apprentissage automatique conçues pour détecter les spams ingèreront les e-mails, mais une application ML qui exécute un robot aspirateur utilisera les données générées à partir d'une interaction réelle avec de nouveaux objets ou des meubles déplacés dans la pièce.

Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important ?

En raison de facteurs tels que l'augmentation des variétés et des volumes de données disponibles, un stockage de données abordable et un traitement informatique plus puissant et moins cher, l'apprentissage automatique suscite un regain d'intérêt.

Tous ces facteurs permettent de créer automatiquement et rapidement des applications capables de traiter des données plus volumineuses et plus sophistiquées et de produire des résultats plus rapides et plus précis, même à plus grande échelle. Et en développant des applications précises, une entreprise est mieux placée pour identifier les opportunités lucratives et/ou éviter les risques cachés.

Utilisations de l'apprentissage automatique

Comme mentionné précédemment, l'apprentissage automatique est omniprésent. Voici quelques cas d'utilisation que vous pourriez rencontrer au quotidien :

• Services financiers
  De nombreuses entreprises du secteur financier et bancaire utilisent le ML pour 2 objectifs principaux : identifier les informations clés dans les données et prévenir les actes frauduleux. Ces informations importantes aident à reconnaître les opportunités d'investissement lucratives ou aident les investisseurs à connaître le meilleur moment pour négocier. L'exploration de données permet également d'utiliser la cybersurveillance pour indiquer les signes avant-coureurs d'une cyberfraude ou identifier les clients à haut risque.

• Gouvernement
  Les institutions gouvernementales telles que les services publics et la sécurité publique ont un besoin spécifique de ML car elles disposent de nombreuses sources de données qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations. Par exemple, l'analyse des données des capteurs présente des méthodes pour augmenter l'efficacité et économiser de l'argent. Le gouvernement peut également utiliser le ML pour détecter la fraude et réduire le vol d'identité.

• Soins de santé
  Le secteur de la santé n'est pas en reste dans la tendance à la croissance rapide du ML. L'industrie utilise désormais des capteurs et des appareils portables qui peuvent utiliser des données pour examiner la santé d'un patient en temps réel. L' apprentissage automatique peut également conduire à l'avènement d'une technologie qui aidera les médecins spécialistes à évaluer les données pour détecter les signaux d'alerte ou les modèles susceptibles de conduire à un meilleur traitement ou à de meilleurs diagnostics.

• Pétrole et gaz
  Le volume de cas d'utilisation de ML dans ce secteur est vaste. Qu'il s'agisse de découvrir de nouvelles sources d'énergie, d'examiner les minéraux sous terre, de prévoir le dysfonctionnement des capteurs de raffinerie ou de rationaliser la distribution de pétrole afin de la rendre rentable et plus efficace, les cas d'utilisation sont nombreux et continuent de s'étendre.

Applications d'apprentissage automatique

Des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés dans les cas où la solution est nécessaire pour promouvoir l'amélioration post-déploiement. L'application d'algorithmes et de modèles ML est polyvalente et peut être utilisée comme alternative à l'effort humain moyennement qualifié dans les conditions appropriées. Par exemple, le langage machine de traitement du langage naturel appelé chatbots a déjà remplacé les administrateurs du service client dans les grandes entreprises B2C. Ces chatbots ont la capacité d'évaluer les requêtes des clients et d'offrir une assistance aux administrateurs humains de l'assistance client ou d'interagir directement avec les clients.

De plus, des algorithmes ML sont appliqués pour aider à améliorer la personnalisation et l'expérience utilisateur des plateformes en ligne. Amazon, Google, Netflix et Facebook utilisent tous des systèmes de recommandation pour éliminer la surabondance de contenu et fournir un contenu personnalisé à chaque utilisateur en fonction de ce qu'il aime et n'aime pas.

Types d'apprentissage automatique

1. Algorithmes d'apprentissage supervisé

   Ces types sont enseignés à l'aide d'exemples étiquetés. L'apprentissage supervisé utilise des techniques d'apprentissage automatique, telles que la prédiction, la régression et la classification, pour identifier les modèles qui prédisent les valeurs de l'étiquette sur des données supplémentaires non étiquetées. L'apprentissage supervisé est généralement utilisé dans les systèmes où les données passées prédisent d'éventuelles éventualités futures.

2. Algorithmes d'apprentissage non supervisé

   Ces types sont utilisés sur des données sans étiquettes passées. L'application ne reçoit pas la "bonne réponse". Il doit déterminer ce qui est affiché par lui-même. L'objectif est d'explorer les données et d'identifier un modèle à l'intérieur. Ce type fonctionne parfaitement sur les données transactionnelles.

3. Algorithmes d'apprentissage par renforcement

   Ce type est généralement utilisé pour la navigation, les jeux et la robotique. Par essais et erreurs, il permet à l'algorithme de découvrir quelles actions produisent les récompenses les plus élevées. L'apprentissage par renforcement comporte 3 composantes principales : l'agent (Malay de décision ou apprenant), l'environnement (tout ce avec quoi l'agent communique) et les actions (la capacité de l'agent - ce qu'il peut faire).

Techniques d'apprentissage automatique

Il existe environ 10 techniques d'apprentissage automatique et elles fournissent un aperçu - et le bloc de construction sur lequel vous pouvez continuer à développer vos compétences et vos connaissances en ML. Ils sont:

1. Régression
2. Classification
3. Regroupement
4. Réduction de la dimensionnalité
5. Méthodes d'ensemble
6. Réseaux de neurones et apprentissage profond
7. Apprentissage par transfert
8. Apprentissage par renforcement
9. Traitement du langage naturel
10. Incorporation de mots

(Lire aussi : Liste des algorithmes d'apprentissage automatique que les experts devraient connaître )

Exemples d'apprentissage automatique

Dans ce monde hautement modernisé, il existe plusieurs exemples de ML tout autour de nous. Certains des exemples les plus courants incluent :

• Détecteurs de spam pour empêcher les e-mails indésirables d'entrer dans nos boîtes de réception
• Des robots passent l'aspirateur sur le sol pendant que nous passons notre temps à faire quelque chose de mieux
• Les sites Web suggèrent des chansons, des films et des produits en fonction de ce que nous avons écouté, regardé ou acheté auparavant.
• Les assistants numériques recherchent sur Internet, en réponse à nos commandes, et jouent des chansons.
• Les systèmes d'évaluation d'images médicales aident les médecins à détecter des tumeurs qu'ils n'ont pas remarquées.
• Les premiers véhicules autonomes prennent la route.

Avantages de l'apprentissage automatique

1. Assistants numériques : Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri et d'autres assistants numériques alimentés par NLP aident à piloter la reconnaissance vocale et les logiciels de synthèse vocale.
2. Recommandations : ML génère des recommandations personnalisées proposées par Spotify, Netflix, Amazon et d'autres services de recherche d'emploi, de divertissement, de voyage, d'actualités et de vente au détail.

Les autres avantages sont :

3. Détection de fraude
4. Chatbots
5. La cyber-sécurité
6. Analyse d'images médicales
7. Voitures autonomes
8. Publicité contextuelle en ligne

(Lire aussi : Les avantages de l'apprentissage automatique dans les entreprises que les CMO devraient connaître )

Défis d'apprentissage automatique

Voici quelques défis auxquels sont confrontés les experts aujourd'hui :

1. Collecte de données
2. Pas assez de données d'entraînement
3. Données de formation non représentatives
4. Mauvaise qualité des données
5. Fonctionnalités inutiles dans le modèle ML
6. Formation hors ligne et mise en œuvre du modèle
7. Abordabilité
8. Déploiement chronophage
9. Sécurité des données et données inaccessibles
10. Besoins infrastructurels pour les tests et l'expérimentation

L'avenir de l'apprentissage automatique

L'avenir de l'apprentissage automatique est sans aucun doute très brillant. Il a été prévu que plusieurs données biométriques seront intégrées au ML pour obtenir une solution de sécurité complète. Grâce aux progrès de la technologie de l'intelligence artificielle, la reconnaissance biométrique multimodale sera bientôt réalisée dans un avenir proche.

Tendances de l'apprentissage automatique

1. Solutions de sécurité biométrique basées sur l'IA

   La vérification biométrique a connu des avancées significatives. Il s'agit d'une tendance émergente en matière d'apprentissage automatique à laquelle vous devez faire attention. Alexa d'Amazon est un exemple d'applications d'apprentissage automatique biométrique. Le logiciel peut désormais différencier les voix des différents locuteurs en comparant qui parle à un profil de voix prédéterminé.

2. IA conversationnelle

   Tout au long de 2019 et 2020, l'IA a atteint un niveau où elle est désormais capable de rivaliser avec la cognition humaine en termes d'activités quotidiennes comme l'écriture. Par exemple, des chercheurs d'OpenAI rapportent que leur créateur de texte basé sur l'IA peut créer des articles, des poèmes et des histoires réalistes.

Les autres tendances de l'apprentissage automatique sont :

3. IA explicable
4. L'IA dans la lutte contre le COVID-19
5. Analyse de l'IA dans les prévisions commerciales
6. Apprentissage automatique automatisé

Dernières pensées

En conclusion, il est nécessaire de comprendre comment combiner les meilleurs algorithmes avec les bons processus et outils pour en tirer le maximum de valeur. Les entreprises de plusieurs secteurs ont beaucoup à gagner en déployant le ML dans leurs processus métier.

Autres ressources utiles :

Deep Learning Vs Machine Learning : la différence

Data Science vs Machine Learning : quelle est la différence ?

Différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

Comment l'apprentissage automatique améliore les processus métier