Machine Learning : ce qu’il faut comprendre

Machine Learning

Introduction

Le Machine Learning est l’une des technologies révolutionnaires. Le machine Learning permet aux entreprises d’exploiter les données à leur disposition pour de nombreux cas d’usage, tels que la prédiction de la demande ou la création de nouveaux produits. Le Machine Learning va donc s’inviter dans toutes les industries et les bouleverser en profondeur.

Qu’est-ce que machine Learning ?

Supposons qu’une machine doit prédire si une équipe de foot va gagner un match ou non. Vous pouvez fournir à la machine des informations historiques sur l’équipe et sur les joueurs. Sur la base des informations dont elle dispose sur l’équipe et son concurrent, la machine peut prédire le vainqueur. Cette instance est une forme de Machine Learning (ou d’apprentissage machine en français).

Le machine Learning, de façon simple, est une manière différente de traiter les données. Le machine Learning ce qui veut dire en français Apprentissage automatique, et cette notion d’apprentissage qui va différencier le Machine Learning des algorithmes classiques. Pourquoi ? parce que un algorithme de Machine Learning va s’améliorer par lui-même à partir des données sans supervision d’un être humain.

Le Machine Learning ou apprentissage automatique est une sous-catégorie d’intelligence artificielle, qui consiste à utiliser des algorithmes pour trouver des modèles dans les données et d’effectuer des prédictions à partir de données en se basant sur des statistiques, sur du forage de données, sur la reconnaissance de modèles et sur les analyses prédictives. Le Machine Learning est une renaissance de l’intelligence artificielle.

Les systèmes de type vision par ordinateur, capables d’identifier des objets sur une image, reposent sur le Machine Learning. Ces IA (Intelligence Artificielle) ont appris à reconnaître des objets, par exemple des voitures ou des plantes, en observant des centaines de milliers d’images qui leur ont été fournies. De la même façon, le Machine Learning est utilisé pour apprendre la reconnaissance vocale aux assistants virtuels.

Le Big Data et le machine Learning

Le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Sans le Big Data, le Machine Learning et l’intelligence artificielle ne seraient rien.

Les outils analytiques traditionnels ne sont pas suffisamment performants pour exploiter pleinement la valeur du Big Data. Le volume de données est trop large pour des analyses compréhensives, et les corrélations et relations entre ces données sont trop importantes pour que les analystes puissent tester toutes les hypothèses afin de dégager une valeur de ces données.

Les méthodes analytiques basiques sont utilisées par les outils de business intelligence et de reporting.  Les traitements analytiques en ligne sont une extension systématisée de ces outils analytiques basiques qui nécessitent l’intervention d’un humain pour spécifier ce qui doit être calculé.

Apprentissage supervisé et non-supervisé

Les développeurs décident suivant l’application souhaité quel type d’apprentissage ils vont mettre en place. Dans ce cadre, on parle d’apprentissage supervisé, d’apprentissage non supervisé dans lequel la machine va se nourrir de données non sélectionnées au préalable, semi-supervisé, par renforcement (lié à une observation), ou par transfert dans laquelle les algorithmes vont appliquer une solution apprise dans une situation jamais vue.

Disciplines impliquées dans le Machine Learning

Les statistiques

La statistique est une partie importante de l’apprentissage machine. L’un des problèmes courants qui sont abordés dans les statistiques est de vérifier une hypothèse et d’identifier la distribution de probabilité d’un ensemble de données spécifique. Un autre concept des statistiques qui sont utilisées dans l’apprentissage machine est de prédire la valeur d’une fonction en utilisant des valeurs d’échantillon de la fonction.

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont étroitement liés à Machine Learning. Les réseaux de neurones sont un ensemble de neurones interconnectés permettant la résolution de problèmes complexes tels que la reconnaissance des formes ou le traitement du langage naturel, grâce à l’ajustement des coefficients de pondération dans une phase d’apprentissage.

Un réseau de neurones s’inspire du fonctionnement des neurones biologiques et prend corps dans un ordinateur sous forme d’un algorithme. Le réseau neuronal peut se modifier lui-même en fonction des résultats de ses actions, ce qui permet l’apprentissage et la résolution de problèmes sans algorithme, donc sans programmation classique.

Un neurone artificiel est une fonction qui prend des entrées et fournit un résultat.

Les langages de programmation

R

R est un langage de programmation qui est plus qu’un simple outil qui ne se limite pas seulement au domaine statistique. De nombreuses fonctionnalités en font un langage puissant.

Python

Python est le deuxième meilleur langage au monde puisqu’il peut être utilisé pour écrire des programmes dans toutes les industries et peut être utilisé pour le data mining et la construction de sites Web.

Puisque Python peut être étendu pour fonctionner au mieux pour différents programmes, les scientifiques ont commencé à l’utiliser pour analyser les données. Il est préférable d’apprendre à coder en Python car cela vous aidera à analyser et à interpréter les données, et à identifier les solutions qui fonctionneront le mieux pour votre entreprise.

Différence entre Machine Learning et Deep Learning

Le Deep Learning est un domaine de l’intelligence artificielle. Le machine Learning est un domaine qui étudie comment les algorithmes peuvent apprendre en étudiant des exemples. Le Deep Learning ou apprentissage profond c’est une manière particulière de faire du Machine Learning.

Le Machine Learning nécessite parfois une étape de construction des caractéristiques de ce qu’on veut étudier et à donner un réseau de neurones avec trois couches en général (entrée, couche de neurone et sortie).

Le Deep Learning consiste à créer un réseau de neurone avec plein de couches de neurones. Il s’agit d’une réseau profond d’où l’appellation de Deep Learning et d’Apprentissage profond.

Devenir ingénieur en machine Learning

En entamant une carrière dans ce domaine, vous pourrez ainsi contribuer à sculpter le futur et vous assurer un excellent salaire. L’un des métiers les plus en vogue dans le domaine de l’intelligence artificielle est celui d’ingénieur en Machine Learning, qualifié de « job le plus sexy du 21ème siècle » par Harvard Business Review.

Conclusion

Le Machine Learning aujourd’hui est une forme simple d’IA. Les algorithmes ne sont pas encore capables d’accomplir les tâches aussi complexes.