5 applications révolutionnaires de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est le dernier mot à la mode qui circule, et à juste titre. C'est l'un des sous-domaines de l'informatique les plus intéressants et les plus dynamiques. Pour faire simple, le Machine Learning est ce qui rend votre Intelligence Artificielle intelligente. La plupart des gens trouvent mystérieux le fonctionnement interne de l'apprentissage automatique, mais c'est loin d'être vrai. Si vous commencez tout juste à comprendre l'apprentissage automatique, laissez-nous vous faciliter la tâche en utilisant une analogie :
Vous essayez de jeter une boule de papier dans une poubelle.

Après une tentative, vous aurez une bonne idée de la force que vous devez appliquer. Vous mettez la force requise lors de votre deuxième tentative, mais l'angle semble être erroné. Ce qui se passe essentiellement ici, c'est qu'à chaque lancer, vous apprenez quelque chose et rapprochez votre résultat du résultat souhaité. C'est parce que nous, les humains, sommes intrinsèquement programmés pour apprendre et grandir à partir de nos expériences.
Supposons que vous vous remplaciez par une machine. Maintenant, nous avons deux façons d'avancer :

Approche non basée sur l'apprentissage automatique

Une approche générique, non basée sur l'apprentissage automatique, consisterait à mesurer l'angle et la distance, puis à utiliser une formule pour calculer la force optimale requise. Maintenant, supposons que nous ajoutions une autre variable - un ventilateur qui ajoute une certaine force de vent. Notre programme non-ML échouera presque certainement en raison de la variable ajoutée. Si nous voulons le faire fonctionner, nous devons le reprogrammer en gardant à l'esprit le facteur vent et la formule.

Approche d'apprentissage automatique

Maintenant, si nous devions concevoir une approche basée sur l'apprentissage automatique pour le même problème, cela commencerait également par une formule standard - mais, après chaque expérience, cela mettrait à jour/réfractionnerait la formule. La formule sera améliorée en permanence à l'aide de plus d'expériences (appelées « points de données » dans le monde de l'apprentissage automatique), ce qui entraînera également des améliorations dans les résultats. Vous faites l'expérience de ces choses au quotidien sous la forme de votre fil d'actualité Facebook, ou de suggestions YouTube personnalisées ou d'autres choses de ce genre - vous obtenez l'essentiel.
La différence entre Data Science, Machine Learning et Big Data !

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'analogie ci-dessus devrait indiquer clairement que l'apprentissage automatique utilise simplement des algorithmes et des processus pour entraîner votre système à s'améliorer avec l'expérience. Cependant, aux fins d'une définition technique, on dit qu'un système apprend des expériences par rapport à un ensemble de tâches, si ses performances sur lesdites tâches s'améliorent avec le temps et l'expérience.

Cela signifie essentiellement qu'en Machine Learning, le système améliore ses performances avec l'expérience. C'est précisément ce que nous avons également remarqué dans notre analogie.

Types d'apprentissage automatique

En fonction de votre énoncé de problème, vous pouvez utiliser l'une des trois techniques pour entraîner votre système :

Enseignement supervisé

L'apprentissage automatique supervisé doit être appliqué aux ensembles de données où l'étiquette/classe de chaque donnée est connue. Imaginons que nous voulons enseigner à notre système comment faire la distinction entre les images d'un chien et d'un humain. Supposons que nous ayons une collection d'images étiquetées comme humaines ou comme chien (l'étiquetage est effectué par des annotateurs humains pour assurer une meilleure qualité des données). Maintenant, nous pouvons utiliser cet ensemble de données et ces classes de données pour entraîner notre algorithme à apprendre de la bonne manière. Une fois que notre algorithme a appris à classer les images, nous pouvons l'utiliser sur différents ensembles de données pour prédire l'étiquette de tout nouveau point de données.
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Apprentissage non supervisé

Comme vous pouvez le deviner d'après son nom, l'apprentissage automatique non supervisé est dépourvu de toute classe ou étiquette de supervision. Nous fournissons simplement à notre système une grande quantité de données et les caractéristiques de chaque élément de données. Par exemple, supposons que dans notre exemple précédent, nous venions de fournir un certain nombre d'images (d'humains et de chiens) à notre système en donnant à chaque image une caractéristique. De toute évidence, les caractéristiques des humains seront similaires et différentes de celles des chiens. En utilisant ces caractéristiques, nous pouvons former notre système pour regrouper les données en deux catégories. Une version non supervisée de la "classification" est appelée "clustering". Dans le clustering, nous n'avons pas d'étiquettes. Nous regroupons les ensembles de données sur la base de caractéristiques communes.

Apprentissage par renforcement

Dans l'apprentissage par renforcement, il n'y a pas de classes ou de caractéristiques, il y a juste un point final - réussite ou échec. Pour mieux comprendre cela, prenons l'exemple de l'apprentissage du jeu d'échecs. Après chaque partie, le système est informé de l'état des gains/pertes. Dans un tel cas, notre système n'a pas chaque mouvement étiqueté comme "juste" ou "mauvais", mais n'a que le résultat final. Au fur et à mesure que notre algorithme joue plus de jeux pendant l'entraînement, il continuera à donner plus de "poids" (importance) à la combinaison de ces mouvements qui ont abouti à une victoire.
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Applications révolutionnaires dans le domaine de l'apprentissage automatique

D'après notre discussion ci-dessus, il est clair que l'apprentissage automatique peut en effet résoudre de nombreux problèmes que les ordinateurs traditionnels ne peuvent tout simplement pas résoudre. Examinons quelques-unes des applications de Machine Learning qui ont changé le monde tel que nous le connaissons :

1. Lutte contre le spam Web

Google utilise "l'apprentissage en profondeur" - c'est un réseau de neurones, pour lutter contre le spam en ligne et hors ligne. Deep Learning utilise les données des utilisateurs et applique un traitement en langage naturel pour tirer des conclusions sur les e-mails qu'il a rencontrés. Cela aide non seulement les internautes, mais également les sociétés de référencement qui tentent d'aider les sites Web légitimes à se classer plus haut en utilisant des techniques de chapeau blanc.

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2. Apprentissage par imitation

L'apprentissage par imitation est très similaire à l'apprentissage par observation - quelque chose que nous faisons en tant que nourrissons. Ceci est largement utilisé dans la robotique de terrain et dans des industries telles que l'agriculture, la recherche, la construction, le sauvetage, l'armée et autres. Dans toutes ces situations, il est extrêmement difficile de programmer manuellement les robots. Pour aider à cela, la programmation par démonstration - également connue sous le nom de méthodes collaboratives est utilisée couplée à l'apprentissage automatique. Jetez un œil à cette vidéo publiée par l'État de l'Arizona , qui montre un robot humanoïde apprenant à saisir différents objets.

3. Technologie d'assistance et médicale

Les robots d'assistance sont des robots capables de traiter des informations sensorielles et d'effectuer des actions en cas de besoin. Le Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) a été créé à l'aide de ce type d'apprentissage automatique et de collaborations dans le monde réel. STAR utilise la détection ML et 3D et peut assembler les intestins de porc (utilisés pour les tests) mieux que n'importe quel chirurgien. Bien que STAR n'ait pas été développé pour remplacer les chirurgiens, il offre une solution collaborative pour les étapes délicates des procédures médicales.
Le Machine Learning trouve également des applications sous forme de mesures prédictives. Tout comme un collègue peut consulter l'ordonnance d'un médecin et découvrir ce qu'il a pu manquer, un système artificiellement intelligent peut également découvrir les chaînons manquants dans une ordonnance s'il est bien formé. Non seulement cela, mais l'IA peut également rechercher des modèles qui indiquent d'éventuelles insuffisances cardiaques. Cela peut s'avérer extrêmement utile pour les médecins car ils peuvent collaborer avec le robot virtuel AI pour mieux diagnostiquer une maladie cardiaque mortelle avant qu'elle ne frappe. La paire d'yeux (et d'intelligence) supplémentaire peut faire plus de bien que de mal. Jusqu'à présent, les études promettent également l'application future de cette technologie.

4. Traduction/reconnaissance automatique

Bien que cela ressemble à un concept simple, ML peut également être utilisé pour traduire du texte (même à partir d'images) dans n'importe quelle langue. L'utilisation de réseaux de neurones aidera à extraire du texte d'une image qui pourra ensuite être traduit dans la langue requise avant de le remettre dans l'image. En dehors de cela, ML est également utilisé dans toutes les applications qui traitent de tout type de reconnaissance - voix, images, texte, etc.

5. Jouer aux jeux vidéo automatiquement

C'est l'une des applications les plus cool de Machine Learning bien qu'elle n'ait peut-être pas autant d'utilité sociale que les autres mentionnées dans la liste. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour entraîner les réseaux de neurones à analyser les pixels sur un écran et à jouer à un jeu vidéo en conséquence. L'une des premières tentatives a été Deepmind de Google.
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En conclusion…
Cela dit, le Machine Learning n'est pas la solution à tous vos problèmes. Vous n'avez pas besoin d'apprentissage automatique pour déterminer l'âge d'une personne à partir de sa date de naissance, mais vous avez certainement besoin de ML pour déterminer l'âge d'une personne à partir de ses préférences musicales. Par exemple, vous constaterez que les fans de Johnny Cash et des Doors ont pour la plupart plus de 35 ans, alors que la plupart des fans de Selena Gomez ont moins de 20 ans. L'apprentissage automatique *peut* être utilisé pour n'importe quel problème autour de vous, mais devrait-il ? Pas vraiment. N'utilisez jamais l'apprentissage automatique comme solution à vos problèmes sans être sûr que vous avez vraiment besoin de votre machine pour apprendre. Sinon, ce serait comme tuer des moustiques à l'aide de mitrailleuses – ils pourraient être tués, peut-être pas, mais au bout du compte, cela en valait-il la peine ?
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