Guide du débutant sur l'apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est un élément fantastique de l’intelligence artificielle. Il s'agit de l'un des trois concepts de base de l'IA que sont l'apprentissage profond, les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique. Mais avant de plonger plus profondément, permettez-nous de vous faire faire un petit détour. 

Quand on parle d’apprentissage, qu’entend-on réellement par là ? Nous savons que cela peut paraître absurde, mais prenez votre temps pour y réfléchir. 

Depuis notre naissance, nous apprenons continuellement et on nous a souvent appris à apprendre. En termes simples, nous pouvons définir l’apprentissage comme le moment où nous nous améliorons, aussi minime soit-il. Que ce soit à travers nos expériences, nos enseignements ou nos études personnelles. 

De nos jours, en plus d’apprendre consciemment comme à l’école, en lisant un livre ou en auto-apprenant, nous apprenons aussi inconsciemment. Avec la quantité d’informations sur Internet et les réseaux sociaux, nous nourrissons notre cerveau sans nous en rendre compte. 

La raison pour laquelle nous vous avons fait un petit détour était de vous donner un aperçu du fonctionnement de l’apprentissage automatique sans les détails techniques impliqués. À mesure que le monde évolue, l’apprentissage automatique devient une partie intégrante de nos vies. C'est déjà tout autour de nous !

Commençons donc par répondre aux questions fondamentales.

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

Pour les débutants, l’apprentissage automatique est la capacité des machines à apprendre sans programmation supplémentaire, comme la façon dont nous, les humains, apprenons. Cela signifie que lorsqu’une machine ou un ordinateur obtient de nouvelles données, il est capable d’analyser, de croître, de s’améliorer et de produire des résultats par lui-même ou avec peu d’intervention humaine.

En fait, une définition plus élevée de l’apprentissage automatique est la capacité des applications logicielles à apprendre comme nous, les humains, et à prédire les résultats possibles sur la base de données historiques. Nous pouvons résumer cela à des machines imitant les processus d’apprentissage humain, mais à un rythme beaucoup plus rapide.

Si nous y regardons attentivement, il existe de nombreux exemples d’apprentissage automatique autour de nous. De Netflix recommandant de nouvelles séries télévisées ou de nouveaux films à Amazon suggérant à Alexa des articles en fonction de ce que nous achetons lorsque nous lui disons de jouer nos chansons préférées. Ce sont toutes des applications quotidiennes de l’apprentissage automatique.

Maintenant que nous avons répondu à la première question fondamentale, passons au fonctionnement du machine learning et pourquoi Macgence est votre solution unique pour tous vos projets de machine learning.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

Si l’on regarde l’histoire, les concepts d’apprentissage automatique existent depuis longtemps. En fait, il a été appliqué pendant la Seconde Guerre mondiale, Wow ! Désormais, on le voit dans les moteurs de recherche, jusqu'à voitures auto-conduite. Mais comment fonctionne ce ML étonnant mais sophistiqué ?

Premièrement, un algorithme est construit pour les logiciels d’apprentissage automatique. Chaque algorithme construit a un objectif différent et, sur la base de ces données sélectionnées, est choisi pour entraîner l'algorithme.

Deuxièmement, les données sont saisies dans l'algorithme ML. Désormais, ces données peuvent être entraînées ou non, ou un mélange des deux, en fonction de la tâche que le logiciel va effectuer.

Après avoir saisi les données, l'algorithme ML est testé une série de fois jusqu'à ce que ses résultats correspondent aux prévisions établies par les scientifiques ou les développeurs. Ce faisant, l'algorithme s'améliore progressivement au fil du temps, même si de nouvelles données sont saisies.

Passons maintenant à ses différents types.

Quels sont les types d’apprentissage automatique ?

Il en existe trois types principaux : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage semi-supervisé. Sur la base des statistiques, l'apprentissage supervisé couvre environ 70 % des modèles de ML, tandis que l'apprentissage non supervisé et semi-supervisé se situe entre 10 et 20 %, selon la tâche à accomplir. De plus, tout ce qui reste est récupéré par apprentissage par renforcement.

Maintenant, nous savons que ces termes peuvent vous paraître étranges, mais nous allons vous expliquer tout ce qui est dit ci-dessus. Rester avec nous.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé consiste à utiliser des données étiquetées pour entraîner le modèle ML. Qu’entendons-nous par données étiquetées ? Eh bien, ce sont les données qui ont été traitées et étiquetées avec les informations nécessaires qui peuvent être utilisées pour identifier les données. Ce processus est appelé annotation de données. Vous pouvez trouver plus d'informations dans nos blogs « Un bref guide sur l'annotation des données » et « Étiquetage des données : un guide complet ». 
Ainsi, lorsque les données sont saisies, l'algorithme est entraîné à prédire les résultats avec plus de précision. Ce processus est répété jusqu'à ce que l'algorithme du modèle ML soit ajusté et prêt à être déployé. De plus, dans l'apprentissage supervisé, différentes méthodes sont impliquées. Par exemple, les réseaux neuronaux, Naive Bayes, la régression linéaire, la régression logique et la forêt aléatoire.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est à l'opposé de l'apprentissage supervisé car dans ce cas, nous utilisons des données non étiquetées pour entraîner le modèle. Dans ce processus d'apprentissage, l'ordinateur détecte des modèles, des similitudes ou des traits distincts dans les données sans intervention humaine. 
En fait, nous pouvons dire que l’apprentissage non supervisé s’apparente au processus d’auto-apprentissage humain. Cet algorithme parcourt les données pour trouver leurs caractéristiques cachées. De plus, ce processus est très efficace pour former des modèles ML.
Enfin, l’apprentissage non supervisé utilise d’autres algorithmes différents dans son processus. Par exemple, les réseaux de neurones, le clustering hiérarchique, l'analyse en composantes principales et le clustering k-means.

Apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé offre une transition harmonieuse entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Lors de l'entraînement de l'algorithme, nous utilisons une petite quantité de données d'entraînement. données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Les données étiquetées servent de guide au modèle d'apprentissage automatique, puis, une fois celui-ci partiellement prêt, l'intégration des données non étiquetées permettra à l'algorithme d'évoluer de manière autonome.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est assez similaire à l'apprentissage supervisé, mais la différence est que le modèle ML fonctionne sur une séquence d'essais et d'erreurs. Le sens, en fonction des résultats qu’il produit, grandit. Ainsi, si le modèle ML donne plusieurs mauvaises réponses à une question, il continuera à chercher jusqu'à ce qu'il trouve la bonne réponse, tout seul.

Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important ?

Eh bien, d'après tout ce que nous avons dit sur Machine Learning, vous pouvez commencer à vous faire une idée de son importance dans le monde d’aujourd’hui. Si nous prenons des cas concrets tels que la reconnaissance vocale, la cybersécurité et la détection des fraudes, Netflix, Amazon et les voitures autonomes en sont quelques-unes des applications. 

La détection de modèles et la recherche d’informations significatives en quelques minutes ou fractions de seconde rendent le ML important. 

Si l’on va plus loin, l’évolution de ceux-ci a entraîné des améliorations de l’intelligence artificielle et de l’automatisation dans son ensemble. 

Conclusion

Cela entraîne sans aucun doute des changements dans le monde. En utilisant les données saisies pour entraîner ses algorithmes, nous pouvons produire des résultats de phénomènes. Mais même si cela semble simple, cela nécessite les mains d’experts pour accomplir le travail. C'est pourquoi vous devriez choisir Macgence aujourd'hui !

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