Le Machine Learning permet aux machines d’analyser des flux de données non intégrées pour créer des algorithmes, capables de générer une intelligence artificielle. Ce phénomène s’applique principalement aux données issues du Big Data, étant donné que les entreprises ne peuvent être capables de générer des analyses pertinentes sur leurs données si elles ne disposent pas d’une architecture de stockage apte à traiter ce volume de données.

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Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

Le Machine Learning est basé sur une architecture de réseau neuronal, qui est très utilisée par la technologie d’intelligence artificielle. Lorsque vous recherchez quelque chose sur Internet, le moteur de recherche fera appel à des algorithmes qui ont été nourris avec un nombre important de données et qui sont en mesure d’identifier le contenu que vous recherchez, dans un flux de données importantes. Cependant, on ne peut pas déduire que les machines donnent de la même manière que l’être humain.

Le Machine Learning peut être divisé en trois catégories : le Machine Learning supervisé, non supervisé et semi-supervisé. Lorsque les machines deviennent à identifier des résultats prédictifs sans intervention humaine, on parle alors d’apprentissage supervisé

Quelle est la différence entre le machine learning et le deep learning ?

Au début, les machines ne pouvaient pas apprendre d’elles-mêmes. Elles devaient être programmées pour accomplir des tâches spécifiques. Avec le machine learning, les machines peuvent apprendre d’elles-mêmes sans être programmées.

Tandis que le Machine learning fonctionne à partir d’une base de données contrôlable, le Deep learning a besoin d’un volume de données bien plus considérable. Il faut une quantité massive de données non structurées, comme par exemple des photos ou de la musique, où il y a des centaines de couleurs et d’informations différentes.

Le Deep learning est un sous-ensemble du Machine learning qui utilise des réseaux de neurones profonds pour analyser cette quantité massive de données non structurées. Les réseaux de neurones sont composés de couches successives composées

Les algorithmes de Deep Learning sont des algorithmes d’apprentissage profond, c’est-à-dire qu’ils peuvent apprendre de manière autonome et non supervisée. En fait, leur but est d’apprendre des informations à partir d’un volume considérable de données. Mais pour cela, ils nécessitent des systèmes informatiques très puissants (comme les GPU) et un temps d’apprentissage important. Le Machine learning avance sur la même optique que l’intelligence artificielle, mais ne se base pas sur une base de données aussi considérable que le Deep learning : il peut être appliqué à une base de données contrôlable et a besoin d’un minimum de données pour apprendre.

Qui utilise le machine learning ?

Le Machine Learning permet de développer des programmes capables d’apprendre par eux-mêmes et donc de s’adapter à leur environnement.

De plus en plus d’entreprises utilisent ces technologies pour améliorer leurs produits.

Voici quelques exemples de cas d’usage :

Moteurs de recommandations (Netflix, YouTube, Amazon, Spotify…)

Recherche web (Google, Baidu…)

Smartphones (Apple, Google)

Optimisation du référencement naturel (SEO) et publicité en ligne (Bing)

Systèmes anti-spam pour les messageries électroniques comme Gmail ou Hotmail.

Par ailleurs, le Machine Learning occupe une place importante dans l’écosystème des objets connectés (IoT). Les systèmes embarqués prennent de plus en plus d’importance et ont besoin d’algorithmes qui soient à la fois efficaces en termes de consommation énergétique et puissants avec un nombre limité de ressources.

Le Machine Learning est utilisé par de nombreuses entreprises. Ces dernières réalisent d’importantes économies en faisant appel au machine learning. Ce sont des exemples classiques d’utilisation du Big Data. En effet, les entreprises possèdent une quantité gigantesque de données. L’objectif est de faire une analyse approfondie de ces données afin d’en extraire des informations exploitables. Cela permet de prendre les meilleures décisions possibles pour l’entreprise et ainsi d’augmenter son chiffre d’affaires. Le Machine Learning permet aussi à certaines entreprises d’atteindre un niveau d’excellence inégalable sur certains marchés grâce à leurs modèles prédictifs ou leurs moteurs de recommandation.

Le machine learning permet aussi d’améliorer la sécurité des communications sur Internet en permettant l’identification des logiciels malveillants (antivirus), les logiciels espions et autres ransomwares. Le machine learning est également utilisé dans le domaine de la cybersécurité pour protéger les infrastructures informatiques et les réseaux contre les attaques informatiques.

L’une des applications les plus courantes du ML est le filtrage de spam dans les services de messagerie. Le fonctionnement repose sur un algorithme qui analyse chacun des e-mails reçus et détermine si ceux-ci peuvent être considérés comme du spam ou non.

Types de machine learning

Il existe deux types de machine learning, que l’on appelle «apprentissage supervisé» et «apprentissage non supervisé».

Apprentissage supervisé:

Dans l’apprentissage supervisé, nous devons donner au système des exemples d’entrée ainsi que leur sortie attendue. À partir de ces exemples, le système apprend les connaissances et propose ensuite des prédictions.

Apprentissage non supervisé:

Dans l’apprentissage non supervisé, nous ne donnons que les exemples d’entrée au système. Le système apprend alors les connaissances à partir de ces données et propose sa propre sortie pour un nouvel ensemble d’entrées.

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Pourquoi utiliser l’apprentissage automatique ?

L’un des plus grands mystères de l’intelligence artificielle est la capacité des systèmes à apprendre par eux-mêmes. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent repérer les tendances, les changements et les corrélations dans les données brutes et décider comment réagir.

L’apprentissage automatique se fonde sur le principe que les machines peuvent apprendre à partir de données, identifier des schémas et prendre des décisions avec un minimum d’intervention humaine. Il s’agit d’une partie essentielle de l’intelligence artificielle moderne qui a un large éventail d’applications pratiques, notamment la reconnaissance vocale, les analyses prédictives, le traitement du langage naturel et la classification des images.

Vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes que vous ne pouvez pas résoudre à l’aide d’algorithmes traditionnels. L’apprentissage automatique réduit également la nécessité de coder les algorithmes de manière explicite.

Vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour créer des modèles qui prédisent des variables spécifiques dans une série de données, décrivent les éléments d’une collection de données, prédisent les comportements futurs et même optimisent un processus. Il existe plusieurs types d’apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et itératif. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être en ligne (en continu) ou hors ligne (non itératives).

Quelles connaissances mathématiques sont utilisées dans l’apprentissage machine ?

Si l’on prend un exemple d’apprentissage de chatbot (ou bot conversationnel), il va falloir d’abord lui enseigner comment poser une question à l’utilisateur, puis comprendre la réponse de celui-ci afin d’en extraire le sens. Cette tâche est assez complexe et nécessite des analyses approfondies de la structure de la phrase afin d’identifier les mots clés. On utilise ici des techniques de traitement automatique du langage naturel qui reposent sur la linguistique, les mathématiques et l’informatique.

Apprendre un ordinateur, c’est lui permettre d’agir selon une situation. Ainsi, pour apprendre à conduire une voiture automatique, il faut lui apprendre à reconnaître la route et les obstacles sur le trajet (véhicules, piétons…). Pour apprendre à jouer au jeu de Go, il faut lui apprendre à reconnaître les pierres déjà posées, celles qu’il peut poser et les coups interdits.

Pour cela, un ordinateur va utiliser des modèles plus ou moins complexes en fonction du problème traité, mais qui ont tous en commun la notion de probabilité.

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Conclusion : Avis final et la qualité du machine learning

Le machine learnig a, dès son apparition, prouvé ses importances pour l’homme. Il a amélioré beaucoup de secteurs de sa vie courante. Les premiers essais sur le machine learning datent des années 50 et 60. Mais ces progrès furent entravés par plusieurs facteurs qui empêchaient une meilleure compréhension de l’intelligence artificielle.

Cependant avec les nouvelles avancées et les nouvelles connaissances en mathématiques, on a pu donner au machine learning un nouveau sens. Celui-ci consistait à faire en sorte que la machine apprenne par elle-même, qu’elle sache se corriger toute seule dans le cas où elle fait des erreurs.