Contenu
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
- Qu'est-ce que la programmation traditionnelle?
- Comment l'apprentissage machine est différent
- L'importance de l'apprentissage machine
- Algorithmes et processus d'apprentissage automatique
- L'impact de l'apprentissage automatique sur les entreprises
- Quelques cas d'utilisation pratiques
- Conclusion
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À emporter:
L'apprentissage automatique prend de plus en plus d'importance. Voici les bases pour vous aider à comprendre ce qu’il fait et comment il est utilisé.
Ces dernières années, le terme «apprentissage automatique» a fait son apparition dans divers débats et forums, mais que signifie-t-il exactement? L'apprentissage automatique peut être défini comme une méthode d'analyse de données basée sur la reconnaissance de formes et l'apprentissage informatique. Il est composé de différents algorithmes tels que des réseaux de neurones, des arbres de décision, des réseaux Bayesiens, etc. L'apprentissage automatique utilise ces algorithmes pour apprendre à partir de données et récupérer des informations cachées à partir de données. Le processus d'apprentissage est itératif, de sorte que les nouvelles données sont également traitées sans aucune supervision. La science pour apprendre des données précédentes et l’utiliser pour des données futures n’est pas nouvelle, mais elle gagne en popularité.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
Si certaines personnes pensent que l'apprentissage automatique n'est pas meilleur que les méthodes traditionnelles de programmation informatique encore utilisées, beaucoup considèrent l'apprentissage automatique comme une révolution dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Ils croient qu'en utilisant cette technologie, les machines seront capables d'apprendre et de faire des choses avec leur propre expérience, plutôt que de simplement suivre des instructions humaines.
Pour mieux comprendre la signification de l’apprentissage automatique, nous pouvons le comparer à la programmation informatique traditionnelle. Les sections suivantes traiteront davantage de l'apprentissage automatique et de sa différence par rapport à la programmation traditionnelle. (Pour connaître les avantages et les inconvénients de l'apprentissage automatique, voir Les promesses et les pièges de l'apprentissage automatique.)
Qu'est-ce que la programmation traditionnelle?
Lorsque nous programmons un ordinateur, nous lui fournissons des instructions dans un langage qu’il comprend. Ensuite, lorsque nous lui donnons une entrée, elle produit une sortie basée sur les instructions que nous lui avons données.
Imaginons maintenant que vous ayez donné votre avis pour demander une carte de crédit. Lors du traitement de votre entrée, le système examinera toutes les parties importantes de votre demande, prendra les informations nécessaires et les traitera. Après cela, il produira le résultat de l'acceptation ou du rejet en fonction du programme qui lui a été transmis.
Comment l'apprentissage machine est différent
Si vous utilisez l'apprentissage automatique à la place des méthodes de programmation traditionnelles dans le scénario de carte de crédit, le résultat serait quelque peu différent. Le résultat serait en fait basé sur les données d'entrée et le système gagnerait en expérience en traitant ces données d'entrée. Il n’y aura pas de programme spécial pour cela. À mesure qu'il acquiert de l'expérience, ses performances s'améliorent avec le temps.
Ainsi, l'apprentissage automatique apprend en analysant le grand nombre de fichiers de données créés à chaque utilisation du système. En analysant les données, il modifie sa programmation en fonction des nouvelles demandes. Cela conduit également à une amélioration de sa précision. Nous pouvons également dire que l'apprentissage automatique ressemble à une régression linéaire, dans laquelle les variables et les paramètres sont modifiés pour mieux correspondre à l'entrée fournie.
Dans cette méthode, les algorithmes sont inclus dans des exemples étiquetés, les données étiquetées signifiant que les données reçoivent une description. Le système d'apprentissage automatique recevra les deux entrées et les sorties correspondantes. Maintenant, le système peut acquérir plus d'expérience en comparant les sorties réelles avec les sorties correctes pour rechercher les erreurs.
Après avoir analysé les sorties et déterminé les erreurs, le système modifiera sa programmation en conséquence. Le système peut utiliser différentes méthodes pour prédire l'étiquette sur des données non étiquetées. Cette méthode est utilisée pour prédire les événements futurs en fonction de données antérieures.
Cette méthode d'apprentissage automatique est utilisée dans des endroits tels que les jeux, la navigation automobile et la robotique. Dans cette méthode, le système apprend par une méthode d'essai et d'erreur. L'objectif principal de cette méthode est de déterminer le résultat dans les meilleurs délais, en appliquant une stratégie appropriée.
L'importance de l'apprentissage machine
L’apprentissage automatique prend de plus en plus d’importance pour les mêmes raisons qui ont rendu le concept de data mining si important. Ces raisons incluent une puissance de calcul peu coûteuse et puissante, de grandes quantités de données créées chaque jour et des méthodes de stockage de données peu coûteuses et de grande capacité. Ces facteurs garantissent la possibilité de créer très rapidement des modèles puissants et précis, qui peuvent être utilisés pour analyser des réserves de données volumineuses en bloc, afin d’obtenir des résultats plus précis et de meilleure qualité. Cela signifie que de meilleurs modèles peuvent être utilisés pour prendre de meilleures décisions d'entreprise et d'affaires en moins de temps et sans aucun effort humain.
Une façon de créer rapidement des modèles aussi précis consiste à créer des modèles automatisés. Ce modèle doit être suffisamment dynamique pour suivre les temps qui changent. Alors que les humains peuvent généralement créer deux modèles par semaine, l'apprentissage automatique peut créer des milliers de modèles précis en analysant rapidement les données. C'est pourquoi l'apprentissage automatique est si important pour les entreprises et les autres domaines.
Algorithmes et processus d'apprentissage automatique
Les algorithmes d'apprentissage automatique aident à tirer le meilleur parti des données volumineuses en aidant le système à analyser rapidement les données et à produire des résultats précis. Ces algorithmes aident à créer un modèle qui peut être utilisé pour prendre des décisions commerciales. Certains types d'algorithmes sont les réseaux de neurones, les forêts aléatoires, la mise en grappes à moyennes moyennes, les cartes auto-organisées et les cartes les plus proches voisins.
Cependant, l'utilisation d'algorithmes n'est pas tout. Le meilleur modèle ne peut être fabriqué qu'en suivant un processus approprié. Quelques exemples de tels processus sont la gestion complète des données, l'exploration interactive des données et la visualisation des résultats trouvés par le modèle.
L'impact de l'apprentissage automatique sur les entreprises
L'impact de l'apprentissage automatique sur les entreprises est énorme. L'apprentissage automatique a ouvert de nouvelles possibilités aux entreprises. Cela a contribué à la création de modèles précis, ce qui a permis de prendre rapidement des décisions meilleures et plus intelligentes.
Quelques cas d'utilisation pratiques
L'apprentissage automatique est utilisé dans de nombreux endroits. Les systèmes de recommandation utilisent l'apprentissage automatique pour faire des recommandations aux utilisateurs en temps réel en fonction de leurs préférences et des tendances actuelles du marché.
Promedas, qui est un logiciel médical ou un «docteur informatisé», est un programme d'apprentissage automatique qui utilise des centaines d'années de connaissances médicales pour aider les médecins à détecter et à diagnostiquer les maladies. Il utilise les données collectées à partir des enregistrements antérieurs de profils de maladie pour identifier la maladie chez les patients. Cela aide à identifier et à traiter plus rapidement les maux.
Amazon a automatisé l’octroi et la révocation de l’accès des employés à l’aide d’un algorithme informatique permettant de prédire l’accès aux ressources de chaque employé. Pour cela, l'algorithme informatique utilise les enregistrements pour analyser les risques et déterminer la fiabilité d'un employé en général.
La Cornell University utilise également des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter les baleines dans l'océan au moyen d'enregistrements sonores afin que les navires puissent les éviter. L'algorithme analyse les données de migration des baleines (où elles vont et quand) pour déterminer le chemin que doit suivre un navire afin d'éviter les baleines. (Pour en savoir plus sur les utilisations pratiques de l'apprentissage automatique, voir Apprentissage automatique et Hadoop dans Détection de fraude de nouvelle génération.)
Conclusion
À mesure que les données augmentent de jour en jour, l'importance d'un traitement efficace augmente également. Pour cela, des méthodes d’apprentissage automatique ont été conçues pour aider le système à prendre des décisions intelligentes, avec une implication minimale de l’être humain. L’impact actuel de cette technologie sur le secteur des technologies de l’information étant considérable, il est facile d’imaginer que son importance ne fera que croître à l’avenir.