Machine learning, qu’est-ce que c’est ?

Le machine learning est une branche de l’informatique qui a gagné en popularité au cours de la dernière décennie. Le machine learning peut être utilisé pour développer des systèmes qui apprennent et s’améliorent par l’expérience, sans être explicitement programmés ou structurés.

Définition du Machine Learning

Le machine learning est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés. Les modèles du machine learning sont créés en obtenant des échantillons de données, en entraînant le modèle sur ces données, puis en l’utilisant pour prendre des décisions ou faire des prédictions sur des données nouvelles et inconnues.

L’objectif du machine learning est de permettre aux ordinateurs de faire des prédictions sur l’avenir en se basant sur des exemples du passé.

C’est l’une des compétences les plus recherchées dans le secteur de la technologie. Des entreprises comme Google, Facebook et Amazon recrutent des ingénieurs en machine learning à un rythme sans précédent. Plus important encore, des entreprises comme Microsoft, Uber et Airbnb ont commencé à utiliser des algorithmes de machine learning pour améliorer l’expérience client et augmenter les revenus.

Qu’est-ce que la data mining ?

Le data mining est le processus d’extraction d’informations à partir de données afin d’en tirer des enseignements et de les utiliser pour la découverte de connaissances.

Un système d’exploration de données doit être capable de découvrir des modèles à partir des données historiques sans aucune connaissance préalable sur la façon de trouver ces modèles. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage non supervisé, ce qui signifie qu’il n’y a pas d’étiquettes ou d’annotations d’éléments dans la base de données.

Il existe deux types d’exploration de données : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Un algorithme d’apprentissage supervisé exige qu’un ensemble de réponses correctes soit fourni avec chaque enregistrement d’entrée afin qu’une sortie puisse être calculée sur la base de ces réponses. En revanche, un algorithme non supervisé ne fournit pas ce type de retour d’information, mais se base uniquement sur l’entrée elle-même (également appelée données non étiquetées).

L’histoire du machine learning

L’histoire du machine learning se divise en trois phases. Dans la première phase, de nombreux algorithmes ont été développés, tels que les réseaux de neurones et les machines à vecteurs de support. Dans la deuxième phase, le matériel a été développé pour prendre en charge ces algorithmes, notamment les GPU et les TPU (Tensor Processing Units), qui sont des puces spécialisées dans l’entraînement des réseaux neuronaux. Enfin, dans la troisième phase, des cadres logiciels comme Apache MXNet ou TensorFlow ont été créés pour permettre aux développeurs de construire plus facilement des applications utilisant ces nouvelles techniques et composants matériels.

Les différents types d’algorithmes de Machine learning.

L’apprentissage supervisé consiste à disposer d’un ensemble de données d’observations, chacune étant associée à une étiquette (ou cible). Vous utilisez les données de formation pour entraîner votre modèle à prédire l’étiquette correcte pour les nouveaux points de données.

Dans le cas de l’apprentissage non supervisé, aucune étiquette n’est associée à votre ensemble de données d’apprentissage. Au lieu de cela, vous essayez de trouver une certaine structure dans ces données en explorant leurs caractéristiques et en formulant des hypothèses sur la façon dont elles sont liées ou sur ce qu’elles pourraient impliquer les unes par rapport aux autres.

L’apprentissage par renforcement utilise des récompenses et des punitions comme signaux de retour, permettant à un agent (machine) d’apprendre de ses expériences sans être explicitement programmé sur ce qu’il doit faire ensuite – l’agent « apprendra de ses erreurs ».

L’apprentissage semi-supervisé exploite les données étiquetées et non étiquetées afin d’améliorer les performances par rapport aux méthodes d’apprentissage supervisé standard pour les problèmes de classification où il y a peu d’exemples avec les deux étiquettes connues au moment de la formation, mais de nombreux exemples non étiquetés disponibles au moment de la prédiction.

Dans quel secteur d’activité s’applique le Machine Learning ?

L’application du machine learning ne se limite pas à un secteur spécifique. Les algorithmes de machine learning sont utilisés dans de nombreux domaines, notamment la finance, la santé et le commerce de détail. Voici quelques-unes des industries les plus courantes qui utilisent le machine learning :

• La finance : Les entreprises financières ont utilisé des algorithmes de machine learning pour prédire le comportement des consommateurs et les décisions financières. Cela leur a permis de mieux servir leurs clients et d’améliorer leurs services.
• Le commerce de détail : Les détaillants ont également utilisé des algorithmes de machine learning pour prédire le comportement des consommateurs et prendre de meilleures décisions commerciales. Le machine learning peut être utilisé par les détaillants pour comprendre quels produits les clients veulent et comment ils veulent les recevoir. Cela permet aux détaillants d’améliorer leurs offres et de donner aux clients ce qu’ils veulent quand ils le veulent.
• Soins de santé : Les prestataires de soins de santé utilisent des outils de machine learning pour analyser les données des patients et fournir des plans de traitement personnalisés pour chaque patient en fonction de ses besoins uniques. Les logiciels de machine learning permettent aux médecins et aux infirmières de passer plus de temps avec les patients en libérant du temps consacré à la paperasserie, en rendant les plans de traitement plus efficaces, en découvrant de nouveaux traitements pour des maladies comme le cancer ou le diabète, en détectant les épidémies plus rapidement que ne le permettent les méthodes traditionnelles, en prévenant les erreurs médicales avant qu’elles ne se produisent…

Voici quelques exemples du fonctionnement du machine learning :

Netflix utilise le machine learning pour classer les films et les émissions de télévision en fonction de vos préférences. Plus vous regardez Netflix, plus il est en mesure de vous recommander de nouveaux contenus en fonction de ce que vous avez déjà regardé.

Amazon utilise le machine learning pour suggérer automatiquement des produits connexes lorsque vous naviguez sur son site Web ou son application. Si vous achetez un livre sur la cuisine, Amazon vous en suggérera d’autres qui pourraient vous plaire en fonction de vos achats et de vos recherches antérieures.

Facebook utilise le machine learning pour filtrer toutes les photos et vidéos publiées chaque jour afin que les utilisateurs n’aient pas à les marquer manuellement chaque fois qu’ils publient quelque chose de nouveau en ligne.

Comment apprendre le machine learning ?

Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Ces algorithmes construisent des modèles à partir de données, puis font des prédictions ou prennent des décisions sur cette base. Les modèles peuvent être extrêmement précis, mais ils sont également limités par leur dépendance à la qualité des données sur lesquelles ils ont été formés et par leur accès aux ressources informatiques.

Le machine learning fournit un ensemble d’algorithmes qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés et de rechercher des modèles dans de grandes quantités d’informations, y compris des textes non structurés comme des courriels ou des tweets.

Alors, avec un tel engouement, comment apprendre du machine learning ? Comment construire une carrière dans ce domaine ?

La réponse réside dans la recherche du bon mentor ou professeur qui peut vous aider à comprendre les principes fondamentaux du sujet. Vous pouvez également commencer par vous procurer un livre d’introduction au machine learning ou simplement suivre des cours en ligne sur les plateformes Coursera ou Udacity.

1. Apprenez les bases

Le machine learning est un vaste domaine, il est donc important de commencer par les bases. Vous pouvez trouver toutes sortes de ressources en ligne et dans des livres qui vous aideront à apprendre les concepts de base du machine learning.

2. Suivez les nouveaux développements

Le machine learning évolue très rapidement. Il est donc important que vous vous teniez au courant des nouveaux développements dans ce domaine. Pour ce faire, vous pouvez lire des articles universitaires et assister à des conférences où les chercheurs présentent leurs dernières découvertes sur les méthodes et les applications de machine learning.

3. Entraînez-vous seul ou avec d’autres

Vous pouvez vous exercer seul ou avec d’autres personnes qui s’intéressent également au machine learning. Vous pouvez le faire en résolvant des problèmes ensemble ou en partageant des idées sur la façon de les résoudre.

Il existe de nombreuses façons d’apprendre le machine learning, mais il est essentiel de trouver quelqu’un qui puisse vous guider à chaque étape si vous voulez réussir dans ce domaine et une école dédiée à l’IA est probablement la meilleure solution.

Les langages de programmation compatibles avec le machine learning

Si vous voulez faire du machine learning, il y a deux façons de procéder : la première consiste à utiliser un modèle pré-entraîné et à faire des déductions à partir de celui-ci ; la seconde consiste à entraîner votre propre modèle à partir de zéro.

La façon la plus simple de débuter avec le machine learning serait d’utiliser des modèles existants qui ont été formés sur de grands ensembles de données. Cela signifie que toutes leurs données ont déjà été collectées, ce qui signifie que même si votre ensemble de données n’est pas suffisant, vous pouvez toujours faire des déductions sur la base d’ensembles de données plus importants qui ont déjà été entraînés par d’autres. Il existe de nombreux langages de programmation compatibles avec le machine learning tels que Python, R (pour l’analyse statistique), Java (pour l’apprentissage profond), Scala (pour l’informatique générale), C++ (également bon pour l’apprentissage profond), C#/Csharp/.NET Framework (.Net Core 2 SDK) GoLang Ruby Julia Perl etc.

Vous l’aurez compris, le machine learning est un type d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Les algorithmes de machine learning, en particulier, donnent aux ordinateurs la capacité d’ajuster dynamiquement leur comportement en fonction des expériences passées. C’est ce qui les rend si utiles pour des tâches comme la reconnaissance d’images ou la reconnaissance vocale !