Comment le Machine Learning change-t-il le monde ?

Avez-vous déjà entendu parler de la fameuse théorie de la bière et des couches ?

Walmart, le plus grand détaillant au monde, a "soi-disant" créé cette théorie pour comprendre la corrélation entre les produits et identifier les modèles.

Les hommes, dans le groupe d'âge 30-40 ans, qui achètent des couches entre 17 h et 19 h le vendredi, ont tendance à avoir de la bière dans leurs camions. Cette théorie a motivé les épiceries à garder les carats de bière à côté des couches, augmentant ainsi géométriquement les ventes des deux articles.

Maintenant, comment fonctionne cette théorie ? Après une longue semaine de dur labeur, les hommes de la classe ouvrière ont tendance à se fatiguer. En plus de leurs responsabilités quotidiennes, leur week-end consiste souvent à acheter des couches pour leurs bébés et à prendre une bière pour eux-mêmes dans l'allée adjacente.

C'est un parfait exemple de corrélation. Cette théorie explique comment les grandes chaînes de supermarchés associent les produits. La corrélation peut être un élément important de la création de modèles d'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique est tout ce qui facilite une tâche. Nous ne parlons pas seulement des grandes tâches, mais aussi de la coloration manuelle des images en noir et blanc et de la recherche manuelle de quelqu'un sur les réseaux sociaux. Imaginez maintenant une machine qui comprend la tâche elle-même et évolue avec les exigences nouvelles, actuelles et passées.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une sous-partie de l'IA (intelligence artificielle). C'est la science de la création d'un algorithme qui peut apprendre par lui-même. Il fonctionne en reconnaissant des modèles à partir des données plutôt qu'en appliquant une programmation spécifique. Une fois conçu, il ne nécessite aucune opération manuelle. L'apprentissage automatique est suffisamment intelligent pour apprendre par lui-même. Il trouve des modèles à partir des données d'origine et prédit les modèles futurs à l'aide d'une analyse statistique.

Pour mieux comprendre, voici quelques exemples :

1) Siri, Alexa et Google Assistant sont quelques-uns des exemples célèbres d'apprentissage automatique. Ce sont des assistants vocaux virtuels, ils aident à trouver des informations lorsqu'elles sont demandées par la voix, et tout ce que vous avez à faire est de les activer. Voici d'autres exemples d'assistants vocaux virtuels intégrés :

• Écho d'Amazon
• Samsung Bixby
• Google Allo

2) Reconnaissance d'images

La reconnaissance d'images est l'un des exemples les plus courants d'apprentissage automatique. C'est la capacité d'identifier des objets, des lieux, des personnes, etc. Les gens partagent une grande quantité de données via des applications, des médias sociaux, des sites Web, etc. et Facebook est suffisamment capable d'effectuer une reconnaissance faciale avec une précision de 98 %, ce qui met en danger des quantités de données . Il y a beaucoup de controverse sur la façon dont la reconnaissance d'image affectera la confidentialité et la sécurité dans le monde.

Apprentissage automatique : pourquoi est-ce important ?

Traditionnellement, les scientifiques des données construisaient des modèles finis pour obtenir des informations au lieu de former des ordinateurs à le faire. Cela semble être une approche impossible maintenant, car les données sont abondantes et hétérogènes. L'apprentissage automatique entre en jeu ici car il casse intelligemment un énorme volume de données et propose des algorithmes intelligents pour fournir des solutions significatives.

Google traite 20 pétaoctets (1 pétaoctet = 10^15 octets) de données par jour. Le géant des moteurs de recherche dispose d'un centre de données où il conserve un enregistrement de toutes les informations qu'il analyse. Vous ne vous souvenez peut-être pas de ce que vous avez recherché sur Google il y a 2 ans, mais Google le fait. C'est comme une vaste bibliothèque où des milliards de livres sont disponibles couvrant presque toutes les données de la planète.

Il existe des logiciels disponibles sur le marché qui peuvent suivre les horaires quotidiens et vous aider dans vos tâches quotidiennes comme réserver un taxi, allumer le climatiseur avant d'arriver à la maison ou allumer la cafetière le matin.

Que nous le voulions ou non, nous laissons derrière nous un modèle de comportement chaque fois que nous effectuons une tâche simple ; ces modèles sont décodés par des algorithmes pour comprendre nos besoins et trouver des alternatives efficaces aux processus standard de base.

L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont-ils identiques ?

Non ils ne sont pas. Vous pouvez les considérer comme un ensemble imbriqué les uns dans les autres. La façon la plus simple de comprendre cela est de les visualiser dans des cercles concentriques. L'apprentissage en profondeur est le sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui est également le sous-ensemble de l'intelligence artificielle.

Voyons comment ils sont différents les uns des autres.

Intelligence artificielle - Selon John McCarthy, L'intelligence artificielle est le processus de création d'une machine, d'une machine informatique contrôlée par un robot ou d'un produit qui pense intelligemment comme un humain. L'intelligence artificielle est la combinaison de deux mots "Artificiel" et "Intelligence" où artificiel signifie non naturel ou créé par l'homme et l'intelligence signifie la capacité de penser et de comprendre.

Quelques points clés sur l'Intelligence Artificielle :

• Le motif principal est d'augmenter les chances de succès.
• C'est un programme qui fait tout le travail intelligent.
• L'IA peut résoudre des problèmes complexes.
• Il développe un système "humain", pour réagir en fonction des circonstances.

Apprentissage automatique - Comme défini ci-dessus, l'apprentissage automatique est la science de la création d'un algorithme capable d'apprendre par lui-même. C'est une sous-partie de l'intelligence artificielle.

Quelques points clés sur le Machine Learning :

• L'objectif principal est d'augmenter la précision.
• Il étudie les données et en tire des leçons.
• Il apprend également les informations traitées.
• Il va pour une solution, qu'elle soit optimale ou non.

Apprentissage en profondeur - L'apprentissage en profondeur est une sous-partie de l'apprentissage automatique. Il déduit des modèles à partir des données fournies et aide à en extraire des solutions. Il est capable d'apprendre à partir de données non structurées ou non étiquetées, ce qui pourrait prendre des décennies pour découvrir les modèles.

Quelques points clés sur le Deep Learning :

• L'objectif principal est de découvrir des modèles dans les données données.
• Il observe des modèles et prédit à partir de ceux-ci.
• Utilise une dimension à plusieurs niveaux de systèmes neuronaux artificiels pour compléter la procédure d'apprentissage automatique.

Influence de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est la technologie de niveau supérieur où la machine rencontre les connaissances humaines, ce qui a une grande importance pour changer nos vies. Passons en revue différents domaines de la vie quotidienne touchés par le Machine Learning :

• Maison
  Il y a quinze ans, nous n'aurions jamais pensé à quel point la communication sera pratique à l'avenir. Mais maintenant, nous pouvons communiquer avec n'importe qui dans et autour du monde en quelques secondes et quelque part nous en dépendons tous. Nous comptons tellement sur les ordinateurs pour la communication, la navigation, l'obtention d'informations, etc. C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu et aide nos activités quotidiennes.
• Soins de santé
  Le processus de gestion de la santé, comme la planification de la santé publique, commence par la classification basée sur l'histoire. Cela aide à examiner, enquêter et surveiller pour obtenir un résultat futur. Ces hypothèses aident à déterminer les besoins dans les domaines qui en ont le plus besoin.
• Le transport
  Nous connaissons déjà les avancées récentes telles que les voitures autonomes ou les nouveaux camions semi-autonomes de Tesla où l'IA a propulsé le transport à un niveau différent. Les observateurs analysent les données pour prédire les décisions de manière appropriée, comme la sécurité publique, l'aide à la gestion du trafic ou les détails de la criminalité en temps réel. Il aide également à trouver les chemins pour les piétons et les cyclistes, ce qui entraîne une baisse du nombre d'accidents de la circulation.
• Éducation
  Auparavant, il n'y avait qu'une seule méthode d'apprentissage entre l'enseignant et les élèves. Mais avec l'ajout de l'apprentissage automatique, de nombreuses institutions ont commencé à l'utiliser en maximisant l'interaction enseignant-élève et en augmentant l'efficacité en créant des horaires appropriés pour eux. Il a également contribué à défier les élèves en offrant un apprentissage adaptatif, en utilisant un apprentissage personnalisé pour donner à chaque élève une attention individualisée.

Machine Learning en tant que partenaire SEO

Vous ne savez pas comment Machine Learning et SEO peuvent aller de pair ?

Explorons.

Chaque moteur de recherche apprend à mieux regarder les choses, ce qui leur permet de fournir de meilleurs résultats.

Un exemple approprié de la façon dont l'apprentissage automatique change le monde du référencement est de voir comment le filtrage des e-mails est effectué maintenant, ce qui est assez important. Le taux de réussite du filtrage du spam par Google est de 99,9 % de manière subtile. Ce processus d'apprentissage automatique a été adopté par Google pour se débarrasser spécifiquement du spam dans TensorFlow. Tout ce processus se déroule depuis des années maintenant.

Parallèlement à cela, Google a également utilisé l'intelligence artificielle avec des filtres basés sur des règles capables de bloquer les spams évidents. Ces modèles sont détectés par les sites vers lesquels ces spams sont liés, les types de liens indésirables qu'ils obtiennent, etc.

L'apprentissage automatique a également un impact sur le référencement du contenu. Voyons comment :

Depuis 10 ans, Google travaille sur le problème - faire correspondre des phrases et éjecter un résultat. Pour remédier à ce problème, ils ont introduit un système d'apprentissage automatique en septembre 2016 nommé Google Neural Machine Translation System (GNMT). Cela améliore l'efficacité de la compréhension de la phrase en la codant puis en la décodant pour afficher les résultats requis.

Apprentissage automatique : pourquoi est-ce important pour l'avenir ?

Bientôt, rien ne sera laissé de côté par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Dans certaines années, il y aurait un changement significatif dans la façon dont les gens travaillent. Les dépendances seraient davantage sur les ordinateurs que sur les humains. La plupart des énergies de travail seraient automatisées par des ordinateurs.

Vous pourriez penser que cette évolution de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pourrait entraîner une perte d'emplois dans le monde entier. Mais ce n'est pas vrai.

Selon la BBC , le Machine Learning prend le relais afin que les tâches routinières et répétitives puissent être effectuées rapidement et efficacement par les algorithmes écrits par les humains. Cela peut affecter le marché du travail, mais ils peuvent acquérir des emplois nécessitant des compétences plus complexes et moins routinières.

Une étude de Mckinsey suggère que d'ici 2030, l'IA et le ML remplaceraient 30 % de la main-d'œuvre mondiale.

Malgré ces craintes, chaque révolution technologique a fini par créer plus d'emplois qu'il n'en a été pulvérisé.