Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et pourquoi c'est important
Publié: 2018-06-12L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont trois des mots les plus à la mode dans l'industrie aujourd'hui. Et souvent, nous avons tendance à utiliser les termes Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning (ML) comme synonymes. Cependant, ces deux termes sont très différents - l'apprentissage automatique est l'un des aspects cruciaux du domaine beaucoup plus large de l'IA.
Nidhi Chappell, le responsable du ML chez Intel , l'exprime avec justesse :
"L'IA est essentiellement l'intelligence - comment nous rendons les machines intelligentes, tandis que l'apprentissage automatique est la mise en œuvre des méthodes de calcul qui la prennent en charge. La façon dont j'y pense est la suivante : l'IA est la science et l'apprentissage automatique est les algorithmes qui rendent les machines plus intelligentes. »
Ainsi, pour le dire en termes simples, l'IA est un domaine qui consiste à transformer les machines en unités "intelligentes et intelligentes", tandis que le ML est une branche de l'intelligence artificielle qui consiste à apprendre à l'ordinateur à "apprendre" à effectuer des tâches par lui-même. .
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Voyons maintenant ce qu'est l'apprentissage automatique.
Table des matières
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Selon SAS , « L'apprentissage automatique est une méthode d'analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques. C'est une branche de l'intelligence artificielle basée sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.
Même si le terme apprentissage automatique n'a été mis à l'honneur que récemment, le concept d'apprentissage automatique existe depuis longtemps, le premier exemple étant la machine Enigma d'Alan Turing qu'il a développée pendant la Seconde Guerre mondiale. Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est presque partout autour de nous, des choses ordinaires de nos vies aux calculs plus compliqués impliquant le Big Data. Par exemple, la voiture autonome de Google et les recommandations personnalisées sur des sites tels que Netflix, Amazon et Spotify sont tous des résultats de l'apprentissage automatique.
Comment les machines apprennent-elles ?
Pour mieux comprendre la question « qu'est-ce que l'apprentissage automatique », nous devons connaître les techniques par lesquelles les machines peuvent « apprendre » par elles-mêmes. Il existe trois principales façons dont les appareils peuvent apprendre à faire des choses : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. Alors que près de 70 % du ML est supervisé, seulement 10 à 20 % environ du ML est un apprentissage non supervisé.
Enseignement supervisé
L'apprentissage supervisé traite des entrées et des sorties clairement définies et décrites et les algorithmes ici sont formés à l'aide de balises étiquetées. Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme d'apprentissage reçoit à la fois l'ensemble défini d'entrées et l'ensemble correct de sorties. Ainsi, l'algorithme modifierait alors la structure en fonction du motif qu'il perçoit dans les entrées et les sorties reçues. Il s'agit d'un modèle d'apprentissage par reconnaissance de formes impliquant des méthodes telles que la classification, la régression, la prédiction et l'amplification du gradient.
L'apprentissage supervisé est généralement appliqué dans les cas impliquant des données historiques. Par exemple, en utilisant les données historiques des transactions par carte de crédit, l'apprentissage supervisé peut prédire les possibilités futures de transactions par carte défectueuses ou frauduleuses.
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Apprentissage non supervisé
Contrairement à l'apprentissage supervisé qui utilise des ensembles de données historiques, l'apprentissage non supervisé est constitué d'applications dépourvues de toute donnée historique. Dans cette méthode, l'algorithme d'apprentissage va au-delà des données pour proposer la structure appropriée - bien que les données soient dépourvues de balises, l'algorithme divise les données en plus petits morceaux en fonction de leurs caractéristiques respectives, le plus souvent à l'aide d'un arbre de décision. L'apprentissage non supervisé est idéal pour les applications de données transactionnelles, telles que l'identification de segments de clientèle et de clusters avec des attributs spécifiques.
Les algorithmes d'apprentissage non supervisés sont principalement utilisés pour créer du contenu personnalisé pour des groupes d'utilisateurs individuels. Les recommandations en ligne sur les plateformes d'achat et l'identification des données aberrantes sont deux excellents exemples d'apprentissage non supervisé.
Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est assez similaire à la méthode d'analyse de données traditionnelle où les algorithmes apprennent par la méthode d'essais et d'erreurs, après quoi ils déclarent les résultats avec les meilleurs résultats possibles. L'apprentissage par renforcement comprend trois composants fondamentaux - l'agent, l'environnement et les actions. L'agent fait ici référence à l'apprenant/décideur ; l'environnement est constitué de tout ce avec quoi l'agent interagit, et les actions font référence aux choses que l'agent peut accomplir.
Ce type d'apprentissage permet d'améliorer l'algorithme au fil du temps car il continue d'ajuster l'algorithme au fur et à mesure qu'il détecte des erreurs. Les itinéraires Google Maps sont l'un des meilleurs exemples d'apprentissage par renforcement.
Maintenant que vous savez ce qu'est l'apprentissage automatique, y compris les types dans lesquels vous pouvez faire apprendre les machines, examinons maintenant les différentes applications de l'apprentissage automatique dans le monde aujourd'hui.
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Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important dans le monde d'aujourd'hui ?
Après qu'est-ce que l'apprentissage automatique, vient la question importante suivante : "quelle est l'importance de l'apprentissage automatique ?"
L'objectif principal de l'apprentissage automatique est d'aider les organisations à améliorer leur fonctionnement global, leur productivité et leur processus décisionnel en explorant les vastes quantités de réserves de données. Au fur et à mesure que les machines commenceront à apprendre grâce aux algorithmes, cela aidera les entreprises à démêler ces modèles dans les données qui peuvent les aider à prendre de meilleures décisions sans avoir besoin d'une intervention humaine. Outre cet avantage initial, l'apprentissage automatique présente les avantages suivants :
Analyse et évaluation en temps opportun
En passant au crible d'énormes quantités de données telles que les commentaires et les interactions des clients, les algorithmes ML peuvent vous aider à effectuer une analyse et une évaluation en temps opportun de vos stratégies organisationnelles. Lorsque vous créez un modèle commercial en parcourant plusieurs sources de données, vous avez la possibilité de voir les variables pertinentes. De cette façon, l'apprentissage automatique peut vous aider à comprendre le comportement des clients, vous permettant ainsi de rationaliser vos stratégies d'acquisition de clients et de marketing numérique en conséquence.
Des prédictions en temps réel rendues possibles grâce à un traitement rapide
L'une des caractéristiques les plus impressionnantes des algorithmes ML est qu'ils sont ultra rapides, ce qui permet un traitement rapide des données provenant de plusieurs sources. Ceci, à son tour, aide à faire des prévisions en temps réel qui peuvent être très bénéfiques pour les entreprises. Par exemple,
- Analyse du taux de désabonnement - Il s'agit d'identifier les segments de clientèle susceptibles de quitter votre marque.
- Prospects clients et conversion - Les algorithmes ML fournissent des informations sur les habitudes d'achat et de dépenses de divers segments de clientèle, permettant ainsi aux entreprises de concevoir des stratégies qui peuvent minimiser les pertes et renforcer les bénéfices.
- Fidélisation des clients - Les algorithmes ML peuvent aider à identifier les retards dans vos politiques d'acquisition de clients et vos campagnes marketing. Avec de telles informations, vous pouvez ajuster vos stratégies commerciales et améliorer l'expérience client globale pour fidéliser votre clientèle.
Transformer les industries
L'apprentissage automatique a déjà commencé à transformer les industries grâce à sa capacité à fournir des informations précieuses en temps réel. Les sociétés de financement et d'assurance exploitent les technologies ML pour identifier des modèles significatifs dans de grands ensembles de données, prévenir la fraude et fournir des plans financiers personnalisés pour divers segments de clientèle. Dans le domaine de la santé, les appareils portables et les capteurs de fitness alimentés par la technologie ML permettent aux individus de prendre en charge leur santé, minimisant ainsi la pression sur les professionnels de la santé. L'apprentissage automatique est également utilisé par l'industrie pétrolière et gazière pour découvrir de nouvelles sources d'énergie, analyser les minéraux dans le sol, prévoir les défaillances du système, etc.
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Ingénieurs en apprentissage automatique : mythes contre réalités
Bien sûr, tout cela n'est que la pointe de l'iceberg. Si vous êtes curieux de comprendre en profondeur ce qu'est le Machine Learning, mieux vaut approfondir la technologie. Nous espérons avoir pu vous aider à comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique, du moins en surface. Il y a toujours tellement plus à faire et à apprendre, que le simple fait de demander "qu'est-ce que l'apprentissage automatique" n'aidera que peu. Il est temps de creuser plus profondément et de vous familiariser avec la technologie !
