Qu’est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il ?

Qu’est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il ?

Qu'est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il? Branche passionnante de l'intelligence artificielle, le machine learning est tout autou

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Qu’est-ce que le machine learning et comment fonctionne-t-il?

Branche passionnante de l’intelligence artificielle, le machine learning est tout autour de nous dans ce monde moderne. À l’instar de Facebook suggérant les histoires de votre flux, le machine learning fait ressortir la puissance des données d’une nouvelle manière. Travaillant sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et effectuer des tâches automatiquement par le biais de prédictions et de détections, le machine learning permet aux systèmes informatiques d’apprendre et de s’améliorer continuellement à partir de l’expérience.

Au fur et à mesure que vous alimentez la machine avec plus de données, permettant ainsi aux algorithmes qui la font «apprendre», vous améliorez les résultats obtenus. Lorsque vous demandez à Alexa de lire votre station musicale préférée sur Amazon Echo, elle accède à celle que vous avez le plus écoutée; la station est améliorée en disant à Alexa de sauter une chanson, d’augmenter le volume et d’autres entrées diverses. Tout cela est dû à le machine learning et à l’avancée rapide de l’intelligence artificielle .

 

Commençons par répondre à la question – Qu’est-ce que le machine learning ?

Qu’est-ce que le machine learning ?

Un bon début pour une définition du machine learning est qu’il s’agit d’un sous-domaine central de l‘intelligence artificielle (IA). Les applications machine learning apprennent de l’expérience (ainsi que des données) comme les humains sans programmation directe. Lorsqu’elles sont exposées à de nouvelles données, ces applications apprennent, grandissent, changent et se développent par elles-mêmes. En d’autres termes, avec le machine learning, les ordinateurs trouvent des informations pertinentes sans qu’on leur dise où chercher. Au lieu de cela, ils le font en exploitant des algorithmes qui apprennent à partir des données dans un processus itératif.

Alors que le concept du machine learning existe depuis longtemps (pensez à la machine Enigma de la Seconde Guerre mondiale ), la capacité d’automatiser l’application de calculs mathématiques complexes au Big Data a pris de l’ampleur au cours des dernières années.

À un niveau élevé, le machine learning est la capacité de s’adapter aux nouvelles données de manière indépendante et par itérations. Fondamentalement, les applications apprennent des calculs et des transactions antérieurs et utilisent la «reconnaissance de formes» pour produire des résultats fiables et informés.

Après avoir compris ce qu’est le machine learning, voyons comment cela fonctionne.

Comment fonctionne le machine learning?

le machine learning est, sans aucun doute, l’un des sous-ensembles les plus passionnants de l’intelligence artificielle. Il complète la tâche d’apprentissage à partir des données avec des entrées spécifiques à la machine. Il est important de comprendre ce qui fait fonctionner le machine learning et, par conséquent, comment il peut être utilisé à l’avenir.

Le processus du machine learning commence par la saisie des données d’entraînement dans l’algorithme sélectionné. Les données d’entraînement étant des données connues ou inconnues pour développer l’algorithme final du machine learning. Le type d’entrée de données d’entraînement a un impact sur l’algorithme, et ce concept sera couvert plus loin dans un moment.

Pour tester si cet algorithme fonctionne correctement, de nouvelles données d’entrée sont introduites dans l’algorithme du machine learning. La prédiction et les résultats sont ensuite vérifiés.

Si la prédiction n’est pas celle attendue, l’algorithme est ré-entraîné plusieurs fois jusqu’à ce que la sortie souhaitée soit trouvée. Cela permet à l’algorithme du machine learning d’apprendre par lui-même en permanence et de produire la réponse la plus optimale qui augmentera progressivement en précision au fil du temps.

La section suivante de l’article «Qu’est-ce que le machine learning» traite des types du machine learning.

Types du machine learning

le machine learning est complexe en soi, c’est pourquoi il a été divisé en deux domaines principaux, l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Chacun a un objectif et une action spécifiques au sein du machine learning, produisant des résultats particuliers et utilisant diverses formes de données. Environ 70% du machine learning est un apprentissage supervisé, tandis que l’apprentissage non supervisé varie de 10 à 20%. Une autre méthode moins utilisée est l’apprentissage par renforcement.

Cette section de «Qu’est-ce que le machine learning ?» Cet article décrit en détail tous les types du machine learning.

Enseignement supervisé

Dans l’apprentissage supervisé, nous utilisons des données connues ou étiquetées pour les données de formation. Puisque les données sont connues, l’apprentissage est donc supervisé, c’est-à-dire dirigé vers une exécution réussie. Les données d’entrée passent par l’algorithme du machine learning et sont utilisées pour entraîner le modèle. Une fois que le modèle est 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 essaie de déterminer si les données sont une pomme ou un autre fruit. Une fois que le modèle a été bien formé, il identifiera que les données sont une pomme et donnera la réponse souhaitée.

Les principaux algorithmes actuellement utilisés pour l’apprentissage supervisé sont:

  • Régression polynomiale
  • Forêt aléatoire
  • Régression linéaire
  • Régression logistique
  • Arbres de décision
  • K voisins les plus proches
  • Naive Bayes

machine learning

La partie suivante de l’article le machine learning se concentre sur l’apprentissage non supervisé.

Apprentissage non supervisé

Dans l’apprentissage non supervisé, les données d’entraînement sont inconnues et non étiquetées – ce qui signifie que personne n’a encore regardé les données. Sans l’aspect des données connues, l’entrée ne peut pas être guidée vers l’algorithme, d’où provient le terme non supervisé. Ces données sont transmises à l’algorithme le machine learning et sont utilisées pour entraîner le modèle. Le modèle entraîné essaie de rechercher un modèle et de donner la réponse souhaitée. Dans ce cas, c’est souvent comme si l’algorithme essayait de casser du code comme la machine Enigma mais sans que l’esprit humain soit directement impliqué mais plutôt une machine.

Dans ce cas, les données inconnues sont des pommes et des poires qui se ressemblent. Le modèle entraîné essaie de tous les rassembler afin que vous obteniez les mêmes choses dans des groupes similaires.

Les principaux algorithmes actuellement utilisés pour l’apprentissage non supervisé sont:

  • Moindres carrés partiels
  • Fuzzy signifie
  • Décomposition de valeurs singulières
  • K-signifie clustering
  • A priori
  • Classification hiérarchique
  • Analyse des composants principaux

Apprentissage par renforcement

Comme les types traditionnels d’analyse de données, ici, l’algorithme découvre les données à travers un processus d’essais et d’erreurs, puis décide quelle action entraîne des récompenses plus élevées. Trois composantes majeures composent l’apprentissage par renforcement: 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 fait l’agent.

L’apprentissage par renforcement se produit lorsque l’agent choisit des actions qui maximisent la récompense attendue sur un temps donné. Ceci est plus facile à réaliser lorsque l’agent travaille dans un cadre stratégique solide.

Vous comprendrez pourquoi le machine learning est important dans la section suivante de l’article Qu’est-ce que le machine learning.

Pourquoi le machine learning est-il important?

Pour mieux comprendre les utilisations de le machine learning, considérez certains cas d’application de le machine learning: la voiture Google autonome; détection de la cyber fraude; et des moteurs de recommandation en ligne de Facebook, Netflix et Amazon. Les machines peuvent permettre toutes ces choses en filtrant des informations utiles et en les rassemblant en fonction de modèles pour obtenir des résultats précis.

Le flux de processus décrit ici représente le fonctionnement du machine learning:

L’évolution rapide de le machine learning a entraîné une augmentation ultérieure des cas d’utilisation, des demandes et de l’importance même du machine learning dans la vie moderne. Le Big Data est également devenu un mot à la mode très utilisé ces dernières années. Ceci est en partie dû à la sophistication accrue du machine learning, qui permet l’analyse de gros morceaux de Big Data. le machine learning a également changé la façon dont l’extraction et l’interprétation des données sont effectuées en automatisant des méthodes / algorithmes génériques, remplaçant ainsi les techniques statistiques traditionnelles.

Maintenant que vous savez ce qu’est le machine learning, ses types et son importance, passons aux utilisations de le machine learning.

Utilisations de le machine learning

Les résultats typiques des applications du machine learning que nous voyons ou ne comprennent pas régulièrement les résultats de recherche sur le Web, les publicités en temps réel sur les pages Web et les appareils mobiles, le filtrage des courriers indésirables, la détection d’intrusions sur le réseau et la reconnaissance des modèles et des images. Tous ces éléments sont des sous-produits de l’utilisation du machine learning pour analyser des volumes massifs de données.

Traditionnellement, l’analyse des données était basée sur des essais et des erreurs, une approche qui devient impossible lorsque les ensembles de données sont vastes et hétérogènes. le machine learning offre des alternatives intelligentes à l’analyse de vastes volumes de données. En développant des algorithmes rapides et efficaces et des modèles basés sur les données pour le traitement en temps réel des données, le machine learning peut produire des résultats et des analyses précis.

Conseil : pour en savoir plus sur le Big Data et sur la façon dont il révolutionne les industries à l’échelle mondiale, consultez notre article sur ce qu’est le Big Data et pourquoi vous devriez vous en soucier.

Selon un rapport connexe de McKinsey , «Au fur et à mesure que le monde analogique est numérisé, notre capacité à apprendre des données en développant et en testant des algorithmes ne deviendra que plus importante pour ce qui est maintenant considéré comme des entreprises traditionnelles.» Le même rapport cite également l’économiste en chef de Google, Hal Varian, qui appelle ce «kaizen informatique» et ajoute: «tout comme la production de masse a changé la façon dont les produits ont été assemblés, et l’amélioration continue a changé la façon dont la fabrication était faite… donc l’expérimentation continue (et souvent automatique) améliorer la façon dont nous optimisons les processus commerciaux dans nos organisations. » le machine learning est là pour rester.

Certains algorithmes et processus du machine learning

Si vous étudiez ce qu’est le machine learning, vous devez vous familiariser avec les algorithmes et processus du machine learning standard . Il s’agit notamment des réseaux de neurones, des arbres de décision, des forêts aléatoires, des associations et de la découverte de séquences, de l’amplification et de l’ensachage de gradient, des machines vectorielles de support, des cartes auto-organisées, du clustering k-means, des réseaux bayésiens, des modèles de mélanges gaussiens, etc.

Pour tirer le meilleur parti du Big Data, d’autres outils et processus du machine learning qui exploitent divers algorithmes comprennent:

  • Qualité et gestion complètes des données
  • Interface graphique pour la création de modèles et de flux de processus
  • Exploration interactive des données et visualisation des résultats du modèle
  • Comparaisons de différents modèles de machine learning pour identifier rapidement le meilleur
  • Évaluation automatisée du modèle d’ensemble pour déterminer les meilleurs interprètes
  • Déploiement facile du modèle pour obtenir rapidement des résultats fiables et reproductibles
  • Une plateforme intégrée de bout en bout pour l’automatisation du processus data-to-decision

Conditions préalables au machine learning

Pour ceux qui souhaitent apprendre au-delà de ce qu’est le machine learning, quelques conditions doivent être remplies pour réussir dans ce domaine. Ces exigences comprennent:

  1. Connaissance de base des langages de programmation et de script
  2. Connaissance intermédiaire des statistiques et des probabilités
  3. Connaissance de base de l’algèbre linéaire. Dans le modèle de régression linéaire, une ligne est dessinée à travers tous les points de données, et cette ligne est utilisée pour calculer de nouvelles valeurs.
  4. Compréhension du calcul
  5. Connaissance de la façon de nettoyer et de structurer les données brutes au format souhaité pour réduire le temps nécessaire à la prise de décision.

Chacun de ces prérequis vous aidera à réussir rapidement la transition vers le machine learning.

Conclusion

Vous vous demandez comment progresser après avoir compris ce qu’est le machine learning ? Envisagez de suivre le cours de certification en machine learning qui vous mettra sur la voie du succès dans ce domaine passionnant. Maîtrisez les concepts et techniques du machine learning, y compris l’apprentissage supervisé et non supervisé, les aspects mathématiques et heuristiques, et la modélisation pratique pour développer des algorithmes et vous préparer au rôle d’ingénieur en machine learning.

Vous pouvez également suivre un master en IA et machine learning avec l’Université Purdue en collaboration avec IBM. Ce programme vous donne une connaissance approfondie de Python, du deep learning avec le flux Tensor, du traitement du langage naturel, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur et de l’apprentissage par renforcement.

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