Contenu
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
- Comment fonctionne l'apprentissage machine
- Pourquoi l'apprentissage machine est si important
- Biais Humains
- Quel est l'avenir?
- Sommaire
Source: Agsandrew / Dreamstime.com
À emporter:
L'apprentissage automatique a un potentiel énorme, mais il doit être correctement mis en œuvre pour qu'il soit utile.
L'apprentissage automatique est un type particulier d'algorithme qui peut apprendre des données et faire des prédictions. À mesure que nous collectons davantage de données provenant de différentes sources, l’apprentissage automatique peut établir des prévisions plus appropriées. Cependant, il y a des pièges qui doivent également être examinés attentivement.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
Avant d’aborder le sujet, il est extrêmement important de savoir ce que l’apprentissage par machine est réellement. C'est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'apprentissage par le calcul et en reconnaissant les modèles de données fournies. Il est maintenant utilisé pour créer des machines capables de prendre leurs propres décisions à l'aide de nombreux algorithmes sophistiqués.
En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, les machines seront capables d'acquérir des connaissances, de connaître différentes choses en explorant le monde réel, de poser des questions sur les connaissances acquises et bien plus encore. Ces capacités aident la machine à penser, à comprendre et même, même, à apprendre de son environnement, à trouver la logique derrière chaque concept, à prédire et à effectuer ensuite une prédiction en conséquence.
Comment fonctionne l'apprentissage machine
Ce concept n'est pas vraiment nouveau. L'apprentissage automatique n'est rien d'autre qu'un ensemble d'algorithmes qui peuvent apprendre du pool de données donné et faire des prédictions basées sur celui-ci. Les données et l'exactitude de la prédiction vont de pair, donc avec plus de données, nous obtenons une prédiction plus précise.
En tant que tel, aucune règle prédéfinie n’est requise pour régir son fonctionnement. Ce concept fonctionne de manière continue. Il applique automatiquement différents types d'algorithmes sophistiqués sur un ensemble de données pour obtenir de meilleurs résultats. Ce cycle continu et itératif aide à analyser soigneusement l'environnement, à prévoir la bonne solution à un problème donné et à prendre la bonne décision.
Pourquoi l'apprentissage machine est si important
La réponse à cette question réside dans peu de facteurs, qui sont les principales causes de la réussite de ce concept. Voyons ces facteurs:
Les techniques de calcul progressent aussi progressivement selon la loi de Moore. Différentes sociétés telles qu'IBM, NVIDIA et d'autres développent plusieurs innovations pour améliorer les méthodes de calcul. Ces avancées permettent de créer des techniques de calcul permettant de mieux traiter les données.
Quelques approches d'algorithmes sont appelées des boîtes noires, en fonction des points de données singuliers et de la compréhension du processus. En règle générale, une boîte noire est un système ou un algorithme qui ne peut être visualisé qu'en termes d'entrée et de sortie fournies. Ces algorithmes ou systèmes n'offrent pas une vue du fonctionnement interne ni de la logique qui les sous-tendent, n'offrant que l'opacité (noir). Ceux-ci sont connus pour créer des problèmes techniques et culturels pour une organisation.
Si une approche de type boîte noire est moins performante lorsque les données subissent un changement important, le système peut être mis en cause par manque de compréhension. Il est très difficile d’expliquer l’échec de ce modèle et il peut ralentir considérablement la croissance de l’organisation.
Les dettes techniques, en ce qui concerne la programmation, font référence aux cas dans lesquels on choisit souvent un code facile à mettre en œuvre à court terme, plutôt que la meilleure solution globale. Il s’agit généralement d’une approche très médiocre en matière de programmation et, en tant que tel, le code peut ensuite développer des problèmes plus profonds, qui sont qualifiés de dettes.
Ces systèmes peuvent accumuler une dette technique au fil du temps car ils ne sont pas auto-optimisés par nature. Les dettes techniques peuvent se manifester de différentes manières, telles que jonques de pipelines, enchevêtrement, clients non déclarés, boucles de rétroaction cachées, dépendances des données non utilisées, etc. Cela peut être résolu en engageant des mathématiciens et des ingénieurs dans une balance pour planifier l'algorithme de manière à réduire ces dettes. (Pour en savoir plus sur les pros qui implémentent l'apprentissage automatique, voir Data Scientists: Les nouvelles stars du rock dans le monde de la technologie.)
Biais Humains
La sélection des algorithmes est effectuée par des humains et peut donc être biaisée. Cela peut conduire à une situation dans laquelle un algorithme incorrect est sélectionné.
Par exemple, une équipe dont tous les membres sont diplômés de la même école aura tendance à choisir le même ensemble d’algorithmes. Il est donc préférable d’injecter à votre équipe différents types de variétés algorithmiques ou d’utiliser différents algorithmes ensemble.
Quel est l'avenir?
Notre monde se transforme lentement à l'aide de technologies nouvelles et en évolution. L'apprentissage automatique aidera à guider le lecteur vers votre destination en fournissant une aide suffisante dans le processus de prise de décision. Cela contribuera non seulement à réduire les coûts d'une entreprise, mais indiquera également le bon moyen d'améliorer la qualité d'une entreprise en tenant compte de toutes les enquêtes et de toutes les données. Il montre des traits prometteurs de fournir une meilleure solution dans le futur.
Sommaire
L'apprentissage automatique est un concept qui a attiré beaucoup d'attention et sera probablement à la hauteur de tout ce battage publicitaire. Il est très transformateur, il a donc la capacité de travailler sur n'importe quel flux de travail pour n'importe quelle entreprise. Toute organisation qui intègre ce service de la bonne manière en retirera des avantages importants. Cependant, il est également très important de connaître les deux côtés de la pièce afin de l’intégrer correctement.