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Machine Learning – Définition, fonctionnement et secteurs d’application

Le Machine Learning, aussi appelé apprentissage automatique en français, est une forme d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Cette technologie permet de développer des programmes informatiques pouvant changer en cas d’exposition à de nouvelles données. Découvrez la définition, le fonctionnement et les secteurs d’applications du Machine Learning.

Le Machine Learning est une méthode d’analyse de données permettant d’automatiser le développement de modèle analytique. Par le biais d’algorithmes capables d’apprendre de manière itérative, le Machine Learning permet aux ordinateurs de découvrir des insights cachées sans être programmés pour savoir où les chercher.

Aux origines, le Machine Learning est né grâce aux technologies de reconnaissance de pattern et à la théorie selon laquelle les ordinateurs peuvent apprendre sans être programmés pour effectuer des tâches spécifiques. Les chercheurs intéressés par l’intelligence artificielle souhaitaient vérifier si les ordinateurs pouvaient apprendre à partir de données. L’aspect itératif du Machine Learning est essentiel, car il permet aux modèles de s’adapter indépendamment lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données. Ils apprennent des précédents calculs pour créer des décisions et des résultats fiables et répétables.

Les algorithmes de Machine Learning ne sont pas une nouveauté, mais ce n’est que depuis peu qu’il est possible d’appliquer des calculs mathématiques complexes de plus en plus vite au Big Data. Le Machine Learning est aujourd’hui utilisé dans de nombreux domaines, comme le développement de véhicules autonomes, les systèmes de recommandations en ligne comme ceux de Netflix et Amazon, l’analyse de sentiments de clients, ou encore la détection de fraude.

Le regain d’intérêt pour le Machine Learning est lié aux mêmes facteurs que ceux qui ont suscité l’attention au tour du data mining et des technologies analytiques. Les données sont de plus en plus nombreuses et diversifiées, la puissance informatique est moins chère que jamais, et le stockage de données est désormais abordable.

Par conséquent, il est désormais possible de produire rapidement et automatiquement des modèles capables d’analyser plus rapidement des volumes de données plus importants et plus complexes. Ce faisant, les entreprises ont davantage de chances d’identifier des opportunités lucratives ou d’éviter les risques inconnus.

Machine Learning : qui l’utilise ? Quels sont les secteurs d’application de cette technologie ?

Le Machine Learning est utilisé dans de nombreuses industries, et même dans les domaines créatifs comme la peinture ou le cinéma. Les entreprises ont compris l’avantage compétitif procuré par la capacité de collecter des informations en temps réel à partir de données.

Services financiers

Les banques et autres entreprises de l’industrie de la finance utilisent le Machine Learning pour découvrir des informations importantes au sein des données, et pour empêcher la fraude. Les insights permettent d’identifier les opportunités d’investissement, tandis que le Data Mining permet d’identifier les clients à haut risque. La cybersurveillance permet quant à elle de repérer les signes de fraude.

Gouvernement

Les agences gouvernementales peuvent utiliser le Machine Learning pour traiter les données en provenance de nombreuses sources qu’elles ont à disposition. En analysant les données de capteurs, par exemple, elles peuvent identifier les possibilités d’augmenter leur efficience et d’économiser de l’argent. Le Machine Learning permet également de détecter les fraudes et de réduire le nombre de vols d’identités.

Santé

Le Machine Learning est de plus en plus utilisé dans le secteur de la santé, notamment grâce à l’essor des objets connectés et autres capteurs permettant d’utiliser les données pour accéder aux données de santé d’un patient en temps réel. Cette technologie peut aussi aider les experts médicaux à analyser les données pour identifier des tendances alarmantes afin d’améliorer les diagnostics et les traitements.

Marketing

Les sites web qui recommandent des produits basés sur les précédents achats de l’utilisateur utilisent le Machine Learning pour analyser l’historique d’achat des clients et proposer des produits qui pourraient les intéresser. La capacité de collecter les données, de les analyser et de les utiliser pour personnaliser l’expérience de shopping représente le futur de la vente au détail.

Gaz et pétrole

Le Machine Learning permet également de trouver de nouvelles sources d’énergie, d’analyser les minéraux dans le sol, ou encore de prédire les pannes de capteurs dans les raffineries. Cette technologie permet de rendre la distribution de pétrole plus efficiente et plus économique.

Transports

Dans l’industrie des transports, les données sont analysées pour identifier des patterns et des tendances. Ainsi, les itinéraires sont plus efficients et les problèmes potentiels peuvent être prédits pour augmenter la rentabilité. L’analyse de données et les modèles du Machine Learning sont utilisés comme de précieux outils par les entreprises de livraison, les transports publics et les autres entreprises de transport.

Quelles sont les principales méthodes de Machine Learning ?

Les deux méthodes de Machine Learning les plus couramment utilisées sont l’apprentissage supervisé l’apprentissage non supervisé. Les algorithmes d’apprentissage supervisé sont entraînés à l’aide d’exemples étiquetés. Par exemple, un appareil peut avoir des points de données étiquetés F (failed) ou R (runs). L’algorithme reçoit un ensemble d’inputs ainsi que les outputs corrects correspondants, et apprend en comparant les outputs avec les résultats corrects attendus pour détecter les erreurs. Il modifie ensuite son modèle en fonction. Les méthodes comme la classification, la régression, et prédiction permettent à l’apprentissage supervisé d’utilisé des patterns pour prédire la valeur d’une étiquette ou d’une donnée additionnelle sans étiquette. Cette méthode d’apprentissage est couramment utilisée dans les applications où les données historiques permettent de prédire les événements futurs. Par exemple, elle permet d’anticiper les transactions frauduleuses ou les risques qu’un client d’une assurance ait un accident.

L’apprentissage non supervisé est utilisé pour les données qui n’ont pas d’étiquettes historiques. Le système ne connaît pas la réponse correcte, et l’algorithme doit comprendre par lui-même ce qui lui est présenté. l’objectif est d’explorer les données et de trouver une structure en leur sein. Cette méthode fonctionne bien pour les données de transaction. Par exemple, elle permet d’identifier des segments de consommateurs dotés d’attributs similaires pouvant être traités de façon similaire dans le cadre d’une campagne marketing. Elle permet également de trouver les principaux attributs qui séparent différents segments de consommateurs. Ces algorithmes sont utilisés pour segmenter les textes, pour recommander des produits et pour identifier des sources de données.

L’apprentissage semi-supervisé est utilisé pour les mêmes applications que l’apprentissage supervisé. Tous deux utilisent à la fois des données étiquetées et non-étiquetées pour s’entraîner. En règle générale, une petite quantité de données étiquetées est utilisée avec une grande quantité de données non étiquetées. Pour cause, les données non étiquetées sont moins chères et plus faciles à obtenir. Ce type d’apprentissage peut être utilisé avec des méthodes comme la classification, la régression et la prédiction. L’apprentissage semi-supervisé est utile quand les coûts associés à l’étiquetage sont trop élevés pour permettre un processus d’apprentissage entièrement étiqueté. Il est par exemple utilisé pour identifier le visage d’une personne sur une webcam.

L’apprentissage de renforcement est souvent utilisé pour la robotique, le jeu vidéo et la navigation. Grâce à l’apprentissage de renforcement, l’algorithme multiplie les tentatives pour tenter de découvrir quelles actions apportent les plus grandes récompenses. Ce type d’apprentissage regroupe trois principaux composants : l’agent (qui apprend ou prend les décisions), l’environnement (tout ce avec quoi l’agent interagit), et les actions (ce que peut faire l’agent). L’objectif est que l’agent choisisse les actions qui maximisent les récompenses attendues sur une période donnée. L’agent atteindra ce but plus rapidement en suivant des règles bien établies. L’objectif de l’apprentissage de renforcement est donc d’apprendre les meilleures règles.

Quelles sont les différences entre data mining, machine learning et deep learning ?

Le data mining, le machine learning et le deep learning ont le même objectif, à savoir l’extraction d’insights, de patterns et de relations pouvant être utilisées pour prendre des décisions. Toutefois, leurs approches et leurs bénéfices sont différents. Le Data Mining peut être considéré comme un ensemble de différentes méthodes d’extraction d’informations depuis les données. Il implique des méthodes statistiques traditionnelles et du Machine Learning. Le Data Mining repose sur différentes méthodes en provenance de différents domaines pour identifier des patterns auparavant inconnues depuis les données. Parmi ces méthodes, on compte les algorithmes statistiques, le Machine Learning, les analyses de texte, les analyses de séries temporelles, et d’autres domaines d’analyse. Le Data Mining inclut également l’étude et l’utilisation du stockage de données et la manipulation de données.

La principale différence est que le machine learning, comme les modèles statistiques, ont pour but de comprendre la structure des données. Les modèles statistiques reposent sur une théorie prouvée mathématiquement derrière le modèle, mais les données doivent aussi correspondre à certaines caractéristiques. Le Machine Learning s’est développé à partir de la capacité à utiliser les ordinateurs pour structurer les données, même si on ignore à quoi cette structure s’apparente. Le test pour un modèle de machine Learning est la validation d’une erreur sur de nouvelles données, et non un test théorique qui prouve une hypothèse. Le Machine Learning repose généralement sur une approche itérative pour apprendre des données, et l’apprentissage peut donc être facilement automatisé. Les tests sont effectués jusqu’à ce qu’une pattern robuste soit trouvée.

De son côté, le Deep Learning combine les avancées dans le domaine de la puissance informatique et les réseaux de neurones artificiels spécifiques pour apprendre des patterns complexes au sein de larges quantités de données. Les techniques de Deep Learning sont actuellement utilisées pour l’identification d’objets dans les images, et de mots dans les sons. Les chercheurs visent à présent à appliquer la reconnaissance de patterns à des tâches plus complexes comme la traduction automatique de langage, les diagnostics médicaux et d’autres problèmes sociaux ou commerciaux importants.

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