Bases de l'apprentissage automatique : ce que vous devez savoir

Vous ne vous en rendez peut-être pas compte, mais l'apprentissage automatique est présent dans notre vie quotidienne, des capacités de reconnaissance vocale des assistants virtuels sur nos téléphones et autres appareils aux émissions que nous regardons sur Netflix ou aux vidéos qui nous sont recommandées sur YouTube.

Le marketing en fait également un usage intensif à mesure que le Big Data se développe et que de plus en plus de data scientists travaillent sur ces algorithmes. Certains de ces éléments peuvent vous sembler grecs, mais ne vous inquiétez pas, nous vous guiderons à travers les bases de l'apprentissage automatique.

Définition de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui permet aux machines «d'apprendre» à partir de données. Dans ce contexte, apprendre signifie identifier des modèles complexes dans des millions de points de données, les comparer et essayer de reproduire la manière dont les humains acquièrent des connaissances et résolvent des problèmes. Ce processus est effectué par des algorithmes qui examinent les données et sont capables de prédire les comportements futurs. Au fil du temps, ces algorithmes et systèmes apprendront et s'amélioreront de manière autonome.

Le fonctionnement d'un algorithme d'apprentissage automatique est le suivant : après une entrée initiale de données, l'algorithme classe les informations et produit une estimation des modèles possibles dans les données. Ces prédictions seront évaluées par l'algorithme via une fonction d'erreur qui vérifie la précision du modèle. Pour ce faire, l'algorithme va comparer différents échantillons puis travailler sur l'évaluation et l'optimisation des processus pour améliorer la précision des prédictions.

Apprentissage automatique contre IA

L'apprentissage automatique et l'IA ont un lien très fort, mais ils ont également des responsabilités différentes. L'IA vise à créer un système informatique intelligent pour simuler le comportement humain et résoudre des problèmes complexes, alors que l'apprentissage automatique est vraiment une branche de l'IA qui permet aux machines d'apprendre du traitement des données afin qu'elles puissent fournir des résultats précis. L'IA travaille à la création d'un système intelligent capable d'effectuer diverses tâches complexes. L'apprentissage automatique, quant à lui, cherche à créer des machines qui ne peuvent effectuer que les tâches spécifiques pour lesquelles elles sont formées.

Il est également important de prendre en considération ici l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones, car ce sont deux aspects clés de l'apprentissage automatique. Fondamentalement, l'apprentissage en profondeur est une sous-catégorie des réseaux de neurones, qui sont une sous-catégorie de l'apprentissage automatique. L'apprentissage en profondeur automatise une grande partie de l'extraction des données du processus, tandis que les réseaux de neurones sont une série d'algorithmes modélisés d'après le cerveau humain qui visent à imiter le raisonnement humain. En bref, les réseaux de neurones aident les ordinateurs à créer de l'IA grâce à l'apprentissage en profondeur.

Les capacités de l'IA et de l'apprentissage automatique sont nombreuses, mais concentrons-nous sur certaines qui sont liées à notre vie quotidienne.

• Prédire les tendances et les modèles , recommander des produits ou afficher des publicités en fonction des recherches, des goûts et des interactions d'une personne.
• Reconnaissance vocale et compréhension du langage , comme lorsque nous demandons à un appareil de jouer de la musique ou de passer un appel téléphonique.
• Traitement vidéo et image. Par exemple lorsque Facebook identifie automatiquement les visages sur une photo et suggère aux personnes de taguer.
• Analyse des sentiments , qui consiste à analyser les opinions des gens sur les produits et à donner des informations au fournisseur.

3 types d'apprentissage automatique

Nous pouvons diviser l'apprentissage automatique en trois catégories : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Enseignement supervisé

C'est l'application la plus courante pour l'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage supervisé basent leur apprentissage sur des ensembles de données d'apprentissage préalablement étiquetés. L'étiquetage signifie ici que pour chaque point d'un ensemble de données d'apprentissage, nous connaissons la valeur de son attribut cible. Cela permet à l'algorithme "d'apprendre" une fonction capable de prédire l'attribut cible pour un nouvel ensemble de données.

Les exemples étiquetés sont présentés à l'algorithme un par un, et l'algorithme doit ensuite faire une prédiction. Le superviseur humain vérifie ensuite chaque prédiction faite par l'algorithme et détermine si elle était correcte ou non. Ce processus est répété plusieurs fois jusqu'à ce que l'algorithme puisse prédire par lui-même la relation entre les exemples et leurs étiquettes. Une fois cela fait, l'algorithme pourra travailler avec de nouveaux exemples et prédire les étiquettes pour eux.

L'exemple le plus simple en est la classification spam/non spam dans les e-mails. Tout d'abord, la machine reçoit un ensemble d'exemples de ce qui est du courrier indésirable et de ce qui ne l'est pas et comment les différencier pour le bien de l'utilisateur. A terme, il pourra trier les mails dans les deux dossiers de manière autonome.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est le contraire de l'apprentissage supervisé. Ici, les algorithmes basent leur processus d'apprentissage sur un ensemble de données sans étiquettes préalablement définies. L'apprentissage non supervisé est basé sur des tâches de regroupement, également appelées clustering, où l'objectif est de trouver des groupes similaires dans l'ensemble de données. En d'autres termes, un ensemble de données et d'outils est fourni à l'algorithme afin qu'il identifie lui-même les propriétés de l'information et les trie d'une manière que les humains ou d'autres machines peuvent comprendre.

Un exemple est les listes recommandées sur des plateformes telles que HBO, Amazon ou Netflix. Lorsque vous regardez une émission ou un film, la plateforme recueille ces données et caractéristiques pour trouver d'autres émissions et films similaires susceptibles de vous intéresser.

Apprentissage par renforcement

Cette méthode est très différente. Il n'utilise aucune étiquette. Au lieu de cela, l'algorithme apprend par essais et erreurs au fur et à mesure de son développement. Le logiciel apprend de ses erreurs à chaque action qu'il effectue, améliorant ainsi la qualité de la méthode. L'apprentissage par renforcement comporte quatre éléments essentiels : un agent (le programme en cours de formation), un environnement (l'écosystème), une action (un ensemble d'actions de l'agent) et une récompense (l'évaluation de l'action, positive ou négative). Les jeux vidéo utilisent beaucoup ce système d'essais et d'erreurs et sont un excellent exemple d'apprentissage par renforcement.

Nous espérons que cette brève introduction à l'apprentissage automatique a été utile pour expliquer les bases et vous donner une image plus claire de ce sujet. Bien que cela puisse être compliqué, il est également essentiel de nos jours car il joue un rôle important dans le monde du marketing. Si vous ne nous croyez pas, demandez à Alexa !