Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? Définition, types, applications

L’apprentissage automatique est un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer à partir de leur expérience sans être explicitement programmés. Il est devenu un sujet de plus en plus populaire ces dernières années en raison des nombreuses applications pratiques qu’il a dans une variété d’industries.

Dans ce billet, nous allons explorer les bases de l’apprentissage automatique, approfondir des sujets plus avancés et discuter de la façon dont il est utilisé pour résoudre des problèmes du monde réel. Que vous soyez un débutant cherchant à en savoir plus sur l’apprentissage automatique ou un scientifique expérimenté cherchant à se tenir au courant des derniers développements, nous espérons que vous trouverez ici quelque chose d’intéressant.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est une application de l’intelligence artificielle qui utilise des techniques statistiques pour permettre aux ordinateurs d’apprendre et de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Il repose sur l’idée que les ordinateurs peuvent apprendre à partir de données, repérer des modèles et émettre des jugements avec peu d’aide de la part des humains.

Il s’agit d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une étude visant à rendre les machines plus humaines dans leur comportement et leurs décisions en leur donnant la capacité d’apprendre et de développer leurs propres programmes. Cela se fait avec une intervention humaine minimale, c’est-à-dire sans programmation explicite. Le processus d’apprentissage est automatisé et amélioré en fonction des expériences des machines tout au long du processus.

Des données de bonne qualité sont fournies aux machines et différents algorithmes sont utilisés pour construire des modèles ML afin d’entraîner les machines sur ces données. Le choix de l’algorithme dépend du type de données à disposition et du type d’activité qui doit être automatisé.

Vous vous demandez peut-être en quoi cela diffère de la programmation traditionnelle ? Eh bien, dans la programmation traditionnelle, nous introduisons les données d’entrée et un programme bien écrit et testé dans une machine pour générer des résultats.

Dans le cas de l’apprentissage automatique, les données d’entrée et les données de sortie sont introduites dans la machine pendant la phase d’apprentissage, et celle-ci élabore un programme pour elle-même. Pour mieux comprendre, reportez-vous à l’illustration ci-dessous :

Histoire de l’apprentissage automatique

Cette section traite de l’évolution de l’apprentissage automatique au fil des ans. Aujourd’hui, nous sommes témoins d’applications étonnantes telles que les voitures à conduite autonome, le traitement du langage naturel et les systèmes de reconnaissance faciale qui utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour leur traitement.

Tout a commencé en 1943, lorsque Warren McCulloch, un neurophysiologiste, et Walter Pitts, un mathématicien, ont rédigé un article qui a mis en lumière les neurones et leur fonctionnement. Ils ont créé un modèle avec des circuits électriques et c’est ainsi que le réseau neuronal est né.

Le célèbre « test de Turing » a été créé en 1950 par Alan Turing, afin de déterminer si les ordinateurs sont réellement intelligents. Pour passer le test, l’ordinateur doit faire croire à un humain qu’il n’est pas un ordinateur mais un humain. Arthur Samuel a développé le premier programme informatique capable d’apprendre en jouant au jeu de dames en 1952. Le premier réseau neuronal, appelé perceptron, a été conçu par Frank Rosenblatt en 1957.

Le grand changement s’est produit dans les années 1990, lorsque l’apprentissage automatique est passé d’une technique axée sur les connaissances à une technique axée sur les données, en raison de la disponibilité d’énormes volumes de données. Deep Blue d’IBM, développé en 1997, a été la première machine à battre le champion du monde au jeu d’échecs. Les entreprises ont reconnu que le potentiel des calculs complexes pouvait être accru grâce à l’apprentissage automatique.

Parmi les projets les plus récents, citons : Google Brain, qui a été développé en 2012, était un réseau neuronal profond qui se concentrait sur la reconnaissance des formes dans les images et les vidéos. Il a ensuite été employé pour détecter des objets dans des vidéos YouTube. En 2014, Facebook a créé Deep Face, qui peut reconnaître les personnes comme le font les humains.

En 2014, Deep Mind a créé un programme informatique appelé Alpha Go un jeu de société qui a vaincu un joueur de Go professionnel. En raison de sa complexité, ce jeu est réputé être un jeu très difficile mais classique pour l’intelligence artificielle. Les scientifiques Stephen Hawking et Stuart Russel ont estimé que si l’IA acquiert le pouvoir de se reconcevoir à un rythme de plus en plus rapide, une « explosion de l’intelligence » imbattable pourrait conduire à l’extinction de l’humanité.

Musk qualifie l’IA de « plus grande menace existentielle » pour l’humanité Open AI est une organisation créée par Elon Musk en 2015 pour développer une IA sûre et conviviale qui pourrait profiter à l’humanité. Récemment, certains des domaines de percée de l’IA sont la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l’apprentissage par renforcement.

Pourquoi devrions-nous apprendre l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est un outil puissant qui peut être utilisé pour résoudre un large éventail de problèmes. Il permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. Il est ainsi possible de construire des systèmes qui peuvent améliorer automatiquement leurs performances au fil du temps en tirant des enseignements de leurs expériences.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles l’apprentissage automatique est important :

• L’apprentissage automatique est largement utilisé dans de nombreux secteurs, notamment la santé, la finance et le commerce électronique. En apprenant l’apprentissage automatique, vous pouvez ouvrir un large éventail de possibilités de carrière dans ces domaines.

• L’apprentissage automatique peut être utilisé pour construire des systèmes intelligents capables de prendre des décisions et de faire des prédictions à partir de données. Cela peut aider les organisations à prendre de meilleures décisions, à améliorer leurs opérations et à créer de nouveaux produits et services.

• L’apprentissage automatique est un outil important pour l’analyse et la visualisation des données. Il vous permet d’extraire des idées et des modèles à partir de grands ensembles de données, qui peuvent être utilisés pour comprendre des systèmes complexes et prendre des décisions éclairées.
• L’apprentissage automatique est un domaine en pleine expansion qui offre de nombreuses possibilités de développement et de recherche. En apprenant l’apprentissage automatique, vous pouvez vous tenir au courant des dernières recherches et évolutions dans ce domaine.

Comment démarrer avec l’apprentissage automatique ?

Pour commencer, jetons un coup d’œil à certaines des terminologies importantes.

Terminologie :

• Modèle : Également appelé « hypothèse », un modèle d’apprentissage automatique est la représentation mathématique d’un processus du monde réel. Un algorithme d’apprentissage automatique, associé à des données d’entraînement, permet de construire un modèle d’apprentissage automatique.
• Caractéristique : Une caractéristique est une propriété ou un paramètre mesurable de l’ensemble des données.
• Vecteur de caractéristiques : C’est un ensemble de caractéristiques numériques multiples. Nous l’utilisons comme entrée du modèle d’apprentissage automatique à des fins de formation et de prédiction.
• Formation : Un algorithme prend en entrée un ensemble de données appelé « données d’apprentissage ». L’algorithme d’apprentissage trouve des modèles dans les données d’entrée et entraîne le modèle pour les résultats attendus (cible). Le résultat du processus de formation est le modèle d’apprentissage automatique.
• La prédiction : Une fois que le modèle d’apprentissage automatique est prêt, il peut être alimenté avec des données d’entrée pour fournir une sortie prédite.
• Cible (étiquette) : La valeur que le modèle d’apprentissage automatique doit prédire est appelée la cible ou l’étiquette.
• Suradaptation : Lorsqu’une quantité massive de données entraîne un modèle d’apprentissage automatique, celui-ci a tendance à apprendre à partir du bruit et des entrées de données inexactes. Dans ce cas, le modèle ne parvient pas à caractériser correctement les données.
• Sous-adaptation : Il s’agit du scénario dans lequel le modèle ne parvient pas à déchiffrer la tendance sous-jacente des données d’entrée. Cela détruit la précision du modèle d’apprentissage automatique. En termes simples, le modèle ou l’algorithme ne s’adapte pas assez bien aux données.

Voici une vidéo qui décrit étape par étape l’approche d’un problème d’apprentissage automatique à l’aide d’un exemple de bière et de vin :

Il y a sept étapes d’apprentissage automatique

1. Collecte des données
2. Préparation de ces données
3. Choix d’un modèle
4. Formation
5. Évaluation
6. Réglage des hyperparamètres
7. Prédiction

Il est obligatoire d’apprendre un langage de programmation, de préférence Python, ainsi que les connaissances analytiques et mathématiques requises. Voici les cinq domaines mathématiques que vous devez approfondir avant de vous lancer dans la résolution de problèmes d’apprentissage automatique :

1. Algèbre linéaire pour l’analyse des données : Scalaires, vecteurs, matrices et tenseurs
2. Analyse mathématique : Dérivées et gradients
3. Théorie des probabilités et statistiques pour l’apprentissage automatique
4. Calcul multivarié
5. Algorithmes et optimisations complexes

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

Les trois principaux éléments constitutifs d’un système sont le modèle, les paramètres et l’apprenant.

• Le modèle est le système qui fait des prédictions
• Les paramètres sont les facteurs qui sont pris en compte par le modèle pour faire des prédictions
• L’apprenant effectue les ajustements des paramètres et du modèle pour aligner les prédictions sur les résultats réels

Reprenons l’exemple de la bière et du vin ci-dessus pour comprendre comment fonctionne l’apprentissage automatique. Un modèle d’apprentissage automatique doit ici prédire si une boisson est une bière ou un vin. Les paramètres sélectionnés sont la couleur de la boisson et le pourcentage d’alcool. La première étape est la suivante :

1. Apprendre à partir de l’ensemble d’apprentissage

Il s’agit de prendre un ensemble de données échantillon de plusieurs boissons pour lesquelles la couleur et le pourcentage d’alcool sont spécifiés. Il s’agit maintenant de définir la description de chaque classification, à savoir le vin et la bière, en termes de valeur des paramètres pour chaque type. Le modèle peut utiliser la description pour décider si une nouvelle boisson est un vin ou une bière.

Vous pouvez représenter les valeurs des paramètres « couleur » et « pourcentage d’alcool » par « x » et « y » respectivement.

Alors (x,y) définit les paramètres de chaque boisson dans les données d’apprentissage. Cet ensemble de données est appelé ensemble d’apprentissage. Ces valeurs, lorsqu’elles sont reportées sur un graphique, présentent une hypothèse sous la forme d’une ligne, d’un rectangle ou d’un polynôme qui correspond le mieux aux résultats souhaités.

2. Mesurer l’erreur

Une fois le modèle entraîné sur un ensemble d’entraînement défini, il faut vérifier qu’il n’y a pas de divergences ou d’erreurs. Nous utilisons un nouvel ensemble de données pour accomplir cette tâche. Le résultat de ce test sera l’un des quatre suivants :

• Vrai positif : Lorsque le modèle prédit la condition lorsqu’elle est présente
• Vrai négatif : Lorsque le modèle ne prédit pas une condition lorsqu’elle est absente
• Faux positif : Lorsque le modèle prédit une condition alors qu’elle est absente
• Faux négatif : Lorsque le modèle ne prédit pas une condition lorsqu’elle est présente

3. Gérer le bruit

Par souci de simplicité, nous n’avons considéré ici que deux paramètres pour aborder un problème d’apprentissage automatique, à savoir la couleur et le pourcentage d’alcool. Mais en réalité, vous devrez prendre en compte des centaines de paramètres et un vaste ensemble de données d’apprentissage pour résoudre un problème d’apprentissage automatique.

• L’hypothèse alors créée comportera beaucoup plus d’erreurs à cause du bruit. Le bruit est constitué d’anomalies indésirables qui masquent la relation sous-jacente dans l’ensemble des données et affaiblissent le processus d’apprentissage. Les différentes raisons pour lesquelles ce bruit se produit sont les suivantes
• Un grand ensemble de données d’apprentissage
• Erreurs dans les données d’entrée
• Erreurs d’étiquetage des données
• Attributs inobservables qui pourraient affecter la classification mais qui ne sont pas pris en compte dans l’ensemble de formation en raison du manque de données

Vous pouvez accepter un certain degré d’erreur d’apprentissage dû au bruit pour garder l’hypothèse aussi simple que possible.

4. Test et généralisation

Bien qu’il soit possible qu’un algorithme ou une hypothèse s’adapte bien à un ensemble d’apprentissage, il peut échouer lorsqu’il est appliqué à un autre ensemble de données en dehors de l’ensemble d’apprentissage.

Il est donc essentiel de déterminer si l’algorithme est adapté à de nouvelles données. Le tester avec un ensemble de nouvelles données est le moyen d’en juger. De même, la généralisation fait référence à la façon dont le modèle prédit les résultats pour un nouvel ensemble de données.

Lorsque nous ajustons un algorithme d’hypothèse pour une simplicité maximale, il peut présenter une erreur moindre pour les données d’apprentissage, mais une erreur plus importante lors du traitement de nouvelles données.

C’est ce que nous appelons un sous-ajustement. D’autre part, si l’hypothèse est trop compliquée pour s’adapter au mieux aux résultats de l’apprentissage, elle risque de ne pas bien se généraliser. C’est le cas de l’over-fitting. Dans un cas comme dans l’autre, les résultats sont réinjectés pour poursuivre la formation du modèle.

Quel est le meilleur langage pour l’apprentissage automatique ?

Python est sans conteste le meilleur langage de programmation pour les applications d’apprentissage automatique en raison des divers avantages mentionnés dans la section ci-dessous. D’autres langages de programmation peuvent être utilisés : R, C++, JavaScript, Java, C#, Julia, Shell, TypeScript et Scala.

Python est célèbre pour sa lisibilité et sa complexité relativement faible par rapport aux autres langages de programmation. Les applications de ML impliquent des concepts complexes tels que le calcul et l’algèbre linéaire, dont la mise en œuvre demande beaucoup d’efforts et de temps.

Python permet de réduire ce fardeau grâce à une mise en œuvre rapide permettant à l’ingénieur ML de valider une idée. Vous pouvez consulter le tutoriel Python pour acquérir une compréhension de base du langage. Un autre avantage de l’utilisation de Python est la présence de bibliothèques préétablies. Il existe différents paquets pour différents types d’applications, comme indiqué ci-dessous :

• Numpy, OpenCV et Scikit sont utilisés pour travailler avec des images
• NLTK, ainsi que Numpy et Scikit, pour le traitement du texte
• Librosa pour les applications audio
• Matplotlib, Seaborn et Scikit pour la représentation des données
• TensorFlow et Pytorch pour les applications d’apprentissage profond
• Scipy pour le calcul scientifique
• Django pour l’intégration d’applications web
• Pandas pour les structures de données de haut niveau et l’analyse

Différence entre l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond

Le domaine de l’informatique vise à créer des machines intelligentes capables de penser et de fonctionner comme les humains.

Apprentissage automatique : Un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d’algorithmes et de modèles capables d’apprendre à partir de données plutôt que d’être explicitement programmés.

Apprentissage profond : Un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels multicouches pour apprendre des modèles complexes dans les données.

Voici un bref résumé des principales différences entre ces concepts :

• L’intelligence artificielle est un vaste domaine qui englobe une variété de techniques et d’approches pour créer des systèmes intelligents.

• La pratique consistant à enseigner aux algorithmes à apprendre à partir de données plutôt que d’être explicitement programmés est connue sous le nom d’apprentissage automatique, qui est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle.
• L’apprentissage profond est une branche de l’apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches de réseaux neuronaux artificiels pour découvrir des modèles de données complexes.

Types d’apprentissage automatique

Il en existe trois principaux types :

L’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est une classe de problèmes qui utilise un modèle pour apprendre la correspondance entre les variables d’entrée et les variables cibles. Les applications constituées des données d’apprentissage décrivant les différentes variables d’entrée et la variable cible sont connues comme des tâches d’apprentissage supervisé.

Soit l’ensemble des variables d’entrée (x) et la variable cible (y). Un algorithme d’apprentissage supervisé tente d’apprendre une fonction hypothétique qui est une correspondance donnée par l’expression y=f(x), qui est une fonction de x.

Le processus d’apprentissage est ici contrôlé ou supervisé. Comme nous connaissons déjà la sortie, l’algorithme est corrigé chaque fois qu’il fait une prédiction, afin d’optimiser les résultats. Les modèles sont ajustés sur des données d’apprentissage qui se composent à la fois de la variable d’entrée et de la variable de sortie, puis ils sont utilisés pour faire des prédictions sur des données de test. Seules les entrées sont fournies pendant la phase de test et les sorties produites par le modèle sont comparées aux variables cibles conservées et sont utilisées pour estimer la performance du modèle.

Il existe essentiellement deux types de problèmes supervisés : La classification – qui implique la prédiction d’une étiquette de classe et la régression – qui implique la prédiction d’une valeur numérique.

L’ensemble de données MINST sur les chiffres manuscrits peut être considéré comme un exemple de tâche de classification. Les entrées sont les images de chiffres manuscrits, et la sortie est une étiquette de classe qui identifie les chiffres de 0 à 9 dans différentes classes.

L’ensemble de données sur le prix des maisons à Boston peut être considéré comme un exemple de problème de régression où les entrées sont les caractéristiques de la maison, et la sortie est le prix d’une maison en dollars, qui est une valeur numérique.

Apprentissage non supervisé

Dans un problème d’apprentissage non supervisé, le modèle essaie d’apprendre par lui-même, de reconnaître les modèles et d’extraire les relations entre les données. Comme dans le cas de l’apprentissage supervisé, il n’y a pas de superviseur ou d’enseignant pour piloter le modèle.

L’apprentissage non supervisé fonctionne uniquement sur les variables d’entrée. Il n’y a pas de variables cibles pour guider le processus d’apprentissage. L’objectif ici est d’interpréter les modèles sous-jacents dans les données afin d’obtenir une meilleure maîtrise des données sous-jacentes.

Il y a deux catégories principales dans l’apprentissage non supervisé : le regroupement – où la tâche consiste à trouver les différents groupes dans les données. La catégorie suivante est l’estimation de la densité, qui tente de consolider la distribution des données. Ces opérations sont effectuées pour comprendre les modèles dans les données.

La visualisation et la projection peuvent également être considérées comme non supervisées, car elles tentent de fournir un meilleur aperçu des données. La visualisation implique la création de diagrammes et de graphiques sur les données et la projection est impliquée dans la réduction de la dimensionnalité des données.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est un type de problème où il y a un agent et l’agent opère dans un environnement basé sur la rétroaction ou la récompense donnée à l’agent par l’environnement dans lequel il opère. Les récompenses peuvent être positives ou négatives. L’agent évolue ensuite dans l’environnement en fonction des récompenses obtenues.

L’agent de renforcement détermine les étapes de l’exécution d’une tâche particulière. Il n’y a pas d’ensemble de données d’apprentissage fixe ici et la machine apprend toute seule.

Jouer à un jeu est un exemple classique de problème de renforcement, où l’objectif de l’agent est d’acquérir un score élevé. Il effectue les mouvements successifs dans le jeu en fonction du retour d’information fourni par l’environnement, qui peut se traduire par des récompenses ou une pénalisation. L’apprentissage par renforcement a montré d’excellents résultats dans l’AplhaGo de Google qui a battu le joueur de Go numéro un au monde.

Avantages et inconvénients

Tout vient avec quelques avantages et inconvénients. Dans cette section, nous allons parler de quelques-uns des avantages et inconvénients de base de ML.

Avantages :

1. Il peut être utilisé pour la détection de modèles.
2. Il peut être utilisé pour faire des prédictions sur les données futures.
3. Il peut être utilisé pour générer automatiquement de nouvelles caractéristiques à partir de données.
4. Il peut être utilisé pour regrouper automatiquement des données.
5. Il peut être utilisé pour détecter automatiquement les valeurs aberrantes dans les données.

Inconvénients :

Certains inconvénients incluent le potentiel de données biaisées, de données surajustées et le manque d’explicabilité.

Algorithmes d’apprentissage automatique

Il existe une grande variété d’algorithmes d’apprentissage automatique et il est très difficile et long de sélectionner celui qui convient le mieux au problème à résoudre.

Ces algorithmes peuvent être regroupés en deux catégories. Premièrement, ils peuvent être regroupés en fonction de leur modèle d’apprentissage et deuxièmement, en fonction de leur similitude dans leur fonction.

Sur la base de leur style d’apprentissage, ils peuvent être divisés en trois types :

1. Algorithmes d’apprentissage supervisé : Les données de formation sont fournies avec l’étiquette qui guide le processus de formation. Le modèle est entraîné jusqu’à ce que le niveau de précision souhaité soit atteint avec les données d’entraînement. Des exemples de tels problèmes sont la classification et la régression. Parmi les algorithmes utilisés, citons la régression logistique, le plus proche voisin, Naive Bayes, les arbres de décision, la régression linéaire, les machines vectorielles de soutien (SVM) et les réseaux neuronaux.

2. Algorithmes d’apprentissage non supervisé : Les données d’entrée ne sont pas étiquetées et ne sont pas accompagnées d’une étiquette. Le modèle est préparé en identifiant les modèles présents dans les données d’entrée. Parmi les exemples de ce type de problèmes figurent le regroupement, la réduction de la dimensionnalité et l’apprentissage de règles d’association. La liste des algorithmes utilisés pour ce type de problèmes comprend l’algorithme Apriori, K-Means et les règles d’association
3. Algorithmes d’apprentissage semi-supervisé : Le coût de l’étiquetage des données est assez élevé car il nécessite les connaissances d’experts humains qualifiés. Les données d’entrée sont une combinaison de données étiquetées et non étiquetées. Le modèle fait les prédictions en apprenant les modèles sous-jacents par lui-même. Il s’agit d’un mélange de problèmes de classification et de regroupement.

Sur la base de la similarité de la fonction, les algorithmes peuvent être regroupés comme suit :

1. Algorithmes de régression : La régression est un processus qui vise à identifier la relation entre les variables de sortie cibles et les caractéristiques d’entrée pour faire des prédictions sur les nouvelles données. Les six principaux algorithmes de régression sont les suivants Régression linéaire simple, régression Lasso, régression logistique, algorithme de régression multivariée, algorithme de régression multiple.

2. Algorithmes basés sur les instances : Ils appartiennent à la famille de l’apprentissage qui mesure les nouvelles instances du problème avec celles des données d’apprentissage pour trouver la meilleure correspondance et faire une prédiction en conséquence. Les principaux algorithmes basés sur les instances sont les suivants : k-plus proche voisin, quantification vectorielle de l’apprentissage, carte auto-organisatrice, apprentissage pondéré localement et machines vectorielles de soutien.
3. Régularisation : La régularisation fait référence à la technique de régularisation du processus d’apprentissage à partir d’un ensemble particulier de caractéristiques. Elle normalise et modère. Les poids attachés aux caractéristiques sont normalisés, ce qui empêche certaines caractéristiques de dominer le processus de prédiction. Cette technique permet d’éviter le problème du surajustement dans l’apprentissage automatique. Les différents algorithmes de régularisation sont la régression de crête, le LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) et le LARS (Least-Angle Regression).

4. Algorithmes d’arbre de décision : Ces méthodes construisent un modèle arborescent construit sur les décisions prises en examinant les valeurs des attributs. Les arbres de décision sont utilisés pour les problèmes de classification et de régression. Certains des algorithmes d’arbres de décision bien connus sont les suivants : Arbre de classification et de régression, C4.5 et C5.0, arbres de décision conditionnels, détection automatique des interactions par le chi carré et Decision Stump.

5. Algorithmes bayésiens : Ces algorithmes appliquent le théorème de Bayes aux problèmes de classification et de régression. Ils incluent Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, Bayesian Belief Network, Bayesian Network et Averaged One-Dependence Estimators.

6. Algorithmes de clustering : Les algorithmes de clustering impliquent le regroupement des points de données en clusters. Tous les points de données qui sont dans le même groupe partagent des propriétés similaires et les points de données dans des groupes différents ont des propriétés très différentes. Le clustering est une approche d’apprentissage non supervisée et est principalement utilisé pour l’analyse statistique des données dans de nombreux domaines. Des algorithmes tels que k-Means, k-Medians, Expectation Maximisation, Hierarchical Clustering et Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise entrent dans cette catégorie.

7. Algorithmes d’apprentissage de règles d’association : L’apprentissage de règles d’association est une méthode d’apprentissage basée sur des règles permettant d’identifier les relations entre les variables d’un très grand ensemble de données. L’apprentissage par règles d’association est principalement utilisé dans l’analyse des paniers de consommation. Les algorithmes les plus populaires sont : L’algorithme d’Apriori et l’algorithme d’Eclat.

8. Algorithmes de réseaux neuronaux artificiels : Les algorithmes de réseaux neuronaux artificiels sont basés sur les neurones biologiques du cerveau humain. Ils appartiennent à la classe des processus complexes de correspondance des formes et de prédiction dans les problèmes de classification et de régression. Certains des algorithmes de réseaux neuronaux artificiels les plus populaires sont les suivants : Perceptron, perceptrons multicouches, descente de gradient stochastique, rétropropagation, réseau Hopfield et réseau à fonction de base radiale.

9. Algorithmes d’apprentissage profond : Il s’agit de versions modernisées des réseaux neuronaux artificiels, qui peuvent traiter de très grandes et complexes bases de données étiquetées. Les algorithmes d’apprentissage profond sont conçus pour traiter des données de type texte, image, audio et vidéo. L’apprentissage profond utilise des constructions d’apprentissage autodidactes avec de nombreuses couches cachées, pour traiter de grandes données et fournir des ressources informatiques plus puissantes. Les algorithmes d’apprentissage profond les plus populaires sont : Certains des ms d’apprentissage profond les plus populaires comprennent le réseau neuronal convolutif, les réseaux neuronaux récurrents, la machine de Boltzmann profonde, les réseaux de croyance profonde auto-encodeurs et les réseaux de mémoire à long terme.

10. Algorithmes de réduction de la dimensionnalité : Les algorithmes de réduction de la dimensionnalité exploitent la structure intrinsèque des données de manière non supervisée pour exprimer les données en utilisant un ensemble d’informations réduit. Ils convertissent des données de haute dimension en une dimension inférieure qui peut être utilisée dans des méthodes d’apprentissage supervisé comme la classification et la régression. Parmi les algorithmes de réduction de la dimensionnalité les plus connus, citons l’analyse en composantes principales, la régression en composantes principales, l’analyse discriminante linéaire, l’analyse discriminante quadratique, l’analyse discriminante par mélange, l’analyse discriminante flexible et la cartographie de Sammon.

11. Algorithmes d’ensemble : Les méthodes d’ensemble sont des modèles composés de divers modèles plus faibles qui sont formés séparément et les prédictions individuelles des modèles sont combinées à l’aide d’une méthode quelconque pour obtenir la prédiction globale finale. La qualité du résultat dépend de la méthode choisie pour combiner les résultats individuels. Certaines des méthodes populaires sont : Random Forest, Boosting, Bootstrapped Aggregation, AdaBoost, Stacked Generalization, Gradient Boosting Machines, Gradient Boosted Regression Trees et Weighted Average.

Applications de l’apprentissage automatique

Ces algorithmes aident à construire des systèmes intelligents qui peuvent apprendre de leurs expériences passées et des données historiques pour donner des résultats précis.

De nombreuses industries appliquent ainsi des solutions ML à leurs problèmes commerciaux, ou pour créer de nouveaux et meilleurs produits et services. Les soins de santé, la défense, les services financiers, le marketing et les services de sécurité, entre autres, utilisent le ML.

1. Reconnaissance faciale/reconnaissance d’images

L’application la plus courante est la reconnaissance faciale, et l’exemple le plus simple de cette application est l’iPhone. Il existe de nombreux cas d’utilisation de la reconnaissance faciale, principalement à des fins de sécurité, comme l’identification de criminels, la recherche de personnes disparues, l’aide aux enquêtes médico-légales, etc. Le marketing intelligent, le diagnostic des maladies, le suivi de l’assiduité dans les écoles, sont d’autres utilisations.

2. Reconnaissance automatique de la parole

Abrégée en ASR, la reconnaissance automatique de la parole est utilisée pour convertir la parole en texte numérique. Ses applications consistent à authentifier les utilisateurs sur la base de leur voix et à exécuter des tâches sur la base des entrées vocales humaines.

Les modèles de parole et le vocabulaire sont introduits dans le système pour entraîner le modèle. Actuellement, les systèmes ASR trouvent une grande variété d’applications dans les domaines suivants :

• Assistance médicale
• Robotique industrielle
• Médecine légale et application de la loi
• Défense et aviation
• Industrie des télécommunications
• Domotique et sécurité Contrôle d’accès
• I.T. et électronique grand public

3. Services financiers

L’apprentissage automatique a de nombreux cas d’utilisation dans les services financiers. Les algorithmes d’apprentissage automatique s’avèrent excellents pour détecter les fraudes en surveillant les activités de chaque utilisateur et en évaluant si une activité tentée est typique de cet utilisateur ou non. La surveillance financière pour détecter les activités de blanchiment d’argent est également un cas d’utilisation critique en matière de sécurité.

Elle permet également de prendre de meilleures décisions commerciales grâce à des algorithmes capables d’analyser simultanément des milliers de sources de données. L’évaluation du crédit et la souscription sont quelques-unes des autres applications. L’application la plus courante dans nos activités quotidiennes est celle des assistants personnels virtuels comme Siri et Alexa.

4. Marketing et ventes

Elle améliore les algorithmes de scoring des leads en incluant divers paramètres tels que les visites de sites web, les e-mails ouverts, les téléchargements et les clics pour noter chaque lead. Elle aide également les entreprises à améliorer leurs modèles de tarification dynamique en utilisant des techniques de régression pour faire des prédictions.

L’analyse des sentiments est une autre application essentielle pour évaluer la réaction des consommateurs à un produit spécifique ou à une initiative marketing. Le Machine Learning pour la vision par ordinateur aide les marques à identifier leurs produits dans les images et les vidéos en ligne. Ces marques utilisent également la vision par ordinateur pour mesurer les mentions qui manquent à tout texte pertinent. Les chatbots deviennent également plus réactifs et intelligents.

5. Soins de santé

Une application essentielle est le diagnostic des maladies et des affections, qui sont autrement difficiles à diagnostiquer. La radiothérapie s’améliore également.

La découverte de médicaments à un stade précoce est une autre application cruciale qui fait appel à des technologies telles que la médecine de précision et le séquençage de nouvelle génération. Les essais cliniques coûtent beaucoup de temps et d’argent pour être menés à bien et donner des résultats. L’application de l’analyse prédictive basée sur le ML pourrait améliorer ces facteurs et donner de meilleurs résultats.

Ces technologies sont également essentielles pour faire des prévisions d’épidémies. Des scientifiques du monde entier utilisent des technologies ML pour prédire les épidémies.

6. Systèmes de recommandation

De nombreuses entreprises utilisent aujourd’hui des systèmes de recommandation pour communiquer efficacement avec les utilisateurs de leur site. Ils peuvent recommander des produits, des films, des séries web, des chansons et bien d’autres choses encore. Les principaux cas d’utilisation des systèmes de recommandation sont les sites de commerce électronique tels qu’Amazon, Flipkart et bien d’autres, ainsi que Spotify, Netflix et d’autres canaux de diffusion en ligne.

Cas d’utilisation de l’apprentissage automatique dans le monde réel

1. Détection des fraudes : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être formés pour détecter des modèles de comportement frauduleux, tels que des transactions suspectes ou de faux comptes.

2. Reconnaissance d’images et de la parole : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour reconnaître et classer des objets, des personnes et des mots dans des images et des enregistrements audio.

3. Maintenance prédictive : La maintenance des équipements peut être planifiée à l’avance afin d’éviter les temps d’arrêt en utilisant l’apprentissage automatique pour prédire le moment où ils sont susceptibles de tomber en panne.

4. Personnalisation : L’apprentissage automatique peut être utilisé pour personnaliser les recommandations et les publicités, comme celles que l’on voit sur les sites d’achat en ligne ou les services de streaming.

5. Soins de santé : L’apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire les résultats des patients, identifier les épidémies potentielles de maladies infectieuses, et aider au diagnostic et à la planification des traitements.
6. Traitement du langage naturel : L’apprentissage automatique peut être utilisé pour comprendre et traiter le langage humain, permettant des applications telles que la traduction linguistique et les chatbots.

L’avenir de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique étant un domaine en constante évolution et influencé par de nombreux facteurs, il est difficile de prévoir son avenir précis. Cependant, il est fort probable que l’apprentissage automatique continue à être une force majeure dans de nombreux domaines de la science, de la technologie et de la société, ainsi qu’un contributeur majeur au progrès technologique.

La création d’assistants intelligents, la personnalisation des soins de santé et la conduite autonome des automobiles sont quelques-unes des utilisations potentielles de l’apprentissage automatique. Des problèmes mondiaux importants, comme la pauvreté et le changement climatique, pourraient être résolus grâce à l’apprentissage automatique.

Il est également probable que l’apprentissage automatique continue à progresser et à s’améliorer, les chercheurs développant de nouveaux algorithmes et techniques pour rendre l’apprentissage automatique plus puissant et efficace.

L’un des domaines de recherche active dans ce domaine est le développement de l’intelligence artificielle générale (IAG), qui fait référence au développement de systèmes capables d’apprendre et d’exécuter un large éventail de tâches à un niveau d’intelligence semblable à celui de l’homme.

FAQs

1. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Arthur Samuel a inventé le terme « apprentissage automatique » en 1959. Il le définit comme « le domaine d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés ». Il s’agit d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre de leurs expériences sans aucun codage.

2. À quoi sert l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est utilisé dans notre vie quotidienne bien plus que nous ne le savons. Voici les domaines dans lesquels il est utilisé :

• Reconnaissance faciale
• Voitures à conduite autonome
• Assistants virtuels
• Prédictions de trafic
• Reconnaissance vocale
• Détection des fraudes en ligne
• Filtrage du spam par courriel
• Recommandations de produits

3. Quelle est la différence entre l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ?

Une technologie qui permet à une machine de stimuler le comportement humain pour aider à résoudre des problèmes complexes est connue sous le nom d’intelligence artificielle. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA et permet aux machines d’apprendre à partir de données antérieures et de fournir un résultat précis. L’IA traite des données structurées et non structurées. L’apprentissage automatique, quant à lui, traite des données structurées et semi-structurées.

4. Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

Le processus typique d’apprentissage automatique comprend trois étapes : Formation, validation et test. La première étape consiste à apprendre à partir de l’ensemble de formation fourni, la deuxième étape consiste à mesurer l’erreur, la troisième étape consiste à gérer le bruit et à tester tous les paramètres. Il s’agit des étapes de base suivies et d’une description très générale de son fonctionnement.

5. Quels sont les types d’apprentissage automatique ?

Les principaux types d’apprentissage automatique sont les suivants :

• Apprentissage automatique supervisé
• Apprentissage automatique non supervisé
• Apprentissage semi-supervisé
• Apprentissage par renforcement

6. Quel est le meilleur langage pour l’apprentissage automatique ?

Le meilleur langage de programmation pour apprendre l’apprentissage automatique peut être l’un des suivants : Python, R, Java et JavaScript, Julia. Cependant, à l’heure actuelle, Python est le langage de programmation le plus utilisé en raison de sa facilité et de sa simplicité. Le nombre de programmeurs utilisant Python comme principal langage de codage est en augmentation.

7. Alexa est-il un apprentissage automatique ?

Alexa est un assistant virtuel créé par Amazon et également connu sous le nom d’Amazon Alexa. Cet assistant virtuel a été créé en utilisant des technologies d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.

8. Siri est-il un apprentissage automatique ?

À l’instar d’Alexa, Siri est également un assistant virtuel ou personnel. Siri a été créé par Apple et utilise la technologie vocale pour effectuer certaines actions. Siri utilise également l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour fonctionner.

9. Pourquoi l’apprentissage automatique est-il populaire ?

La quantité de données dont nous disposons ne cesse d’augmenter. Les machines utilisent ces données pour apprendre et améliorer les résultats qui nous sont fournis. Ces résultats peuvent être extrêmement utiles pour fournir des informations précieuses et prendre des décisions commerciales éclairées. L’apprentissage automatique est en constante évolution et ses applications se développent également. Nous utilisons l’apprentissage automatique dans notre vie quotidienne plus que nous ne le pensons. À l’avenir, on dit qu’il va continuer à se développer et à nous aider. C’est pourquoi il est populaire.