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Qu’est-ce que le machine learning ?

TechTarget définit le machine learning, ou appentissage automatique, comme un type d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être programmés de manière explicite. Il se concentre sur le développement de programmes informatiques capables d'apprendre, d'évoluer et de se transformer lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données. Le processus de machine learning est similaire à celui de l’exploration du data mining. Les deux systèmes passent les données au crible à la recherche des modèles. Cependant, au lieu d’extraire des données pour la compréhension humaine, comme c’est le cas pour les applications de data mining, l’apprentissage automatique exploite ces données pour améliorer la compréhension des programmes. Les programmes de machine learning détectent les modèles au sein des données et ajustent les actions du programme en conséquence.

Chez Teradata, le machine learning est considéré comme particulièrement efficace dans le contexte du Big Data, car les machines sont en mesure de tester des hypothèses en se fondant sur de vastes volumes de données, d'affiner les règles métier à mesure que les conditions changent et d'identifier les anomalies et les valeurs aberrantes rapidement et avec précision.

Un système logiciel basé sur le machine learning automatique s'appuie sur de vastes volumes de données et apprend à agir en fonction de l’expérience, ce qui le rend plus efficace pour la résolution de problèmes.

À quoi sert le machine learning ?

Reconnaissance d’image : L’un des domaines d'application les plus importants du machine learning, la reconnaissance d’images, consiste à identifier et à détecter des caractéristiques ou des objets dans une image numérique. Cette technique peut être utilisée pour un certain nombre de scénarios additionnels, comme la reconnaissance de formes, la détection des visages, la reconnaissance faciale et la reconnaissance optique des caractères. L’utilisation du machine learning dans le contexte de la reconnaissance d’images implique d’extraire des caractéristiques-clés d’une image et de les transférer dans un modèle de machine learning fiable.

Récupération de données : Le processus d’extraction de connaissances ou de données structurées à partir de données non structurées, connu sous le nom de récupération de données, est l'un des autres principaux cas d'usage du machine learning, en raison des vastes quantités de données générées par les nombreux appareils utilisés. En ce qui concerne le Big Data, le machine learning est essentiel pour extraire les informations contenues dans des données non structurées.

Analyse des sentiments : Le processus d'analyse des sentiments, parfois appelé exploration d’opinion ou classification des sentiments, détermine les attitudes des individus en fonction d’indices émotionnels contenus dans leurs écrits. Le but de l’analyse des sentiments est de déterminer les opinions des personnes, qu’elles soient favorables, mauvaises ou indifférentes. Les sites Internet de critiques et les applications de prise de décision bénéficient également de l’analyse des sentiments. Le machine learning s'appuie sur des algorithmes d’apprentissage supervisés et non supervisés, qui servent également à l’analyse des sentiments.

Détection des fraudes : La détection des fraudes, en particulier en ligne, est une application plus avancée de machine learning qui alimente efficacement la cybersécurité des utilisateurs et fournit même aux entreprises un moyen de réduire les pertes et de maximiser les profits. L'exploitation du machine learning pour la détection des fraudes est grandement supérieure aux méthodes de détection traditionnelles.

Recommandations d’achat pour les clients: C'est grâce au machine learning que les sites d’achat en ligne sont en mesure de faire à leurs clients des offres aussi alléchantes, qu’il s’agisse de produits, de services ou de promotions spéciales. Les méthodes de machine learning, comme le renforcement supervisé, semi-supervisé ou non supervisé, font partie intégrante des systèmes basés sur des recommandations.

Existe-t-il différents types de machine learning ?

Il existe différentes manières de définir les types d’algorithmes de machine learning, mais ceux-ci se divisent généralement en diverses catégories en fonction de leur objectif. Les principales catégories sont les suivantes :

Apprentissage supervisé : Le modèle est entraîné à partir d'un ensemble de données étiquetées avec des paramètres d’entrée et de sortie. Les ensembles de données de formation et de validation sont étiquetés.

Apprentissage semi-supervisé : Utilise des données non étiquetées pour la formation – généralement une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées.

Apprentissage non supervisé : Aussi connu sous le nom d’auto-organisation, l’apprentissage non supervisé est utilisé pour découvrir des modèles jusque-là indétectés dans un ensemble de données sans étiquettes préexistantes. Il permet de modéliser les densités de probabilité d’entrées données.

Apprentissage par renforcement : Détermine comment les agents logiciels doivent entreprendre des actions au sein d'un environnement pour maximiser une certaine récompense cumulative. Contrairement à l’apprentissage supervisé, les couples entrées/sorties étiquetées ne sont pas nécessaires et les actions qui ne sont pas optimales ne nécessitent pas de correction explicite. L’accent est mis sur la recherche d’un équilibre entre exploration et exploitation.

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

Voici quelques différences fondamentales entre le machine learning et le deep learning :

Fonctionnement

Le machine learning exploite des algorithmes automatisés qui apprennent à prédire les décisions futures et à modéliser les fonctions à l’aide des données qui les alimentent.

Le deep learning interprète les caractéristiques des données et les relations entre elles à l’aide de réseaux neuronaux qui transmettent des informations pertinentes suivant plusieurs étapes du traitement des données.

Gestion, Direction

Dans le cas du machine learning, les algorithmes sont gérés par des analystes afin d'examiner différentes variables de jeu de données.

Dans celui du deep learning, les algorithmes sont généralement auto-gérés pour une analyse de données pertinente.

Volume de points de données

Le machine learning exploite quelques milliers de points de données à des fins d'analyse.
Le deep learning puise dans plusieurs millions de données à des fins d’analyse.

La sortie

Un résultat de machine learning se présente généralement sous une forme numérique, comme un score ou une classification.

Une sortie de deep learning peut prendre la forme d’un score, d’un élément, d’un texte, d’un son ou d’un autre élément d'identification.

Quelle est la différence entre le machine learning et l’intelligence artificielle ?

Caractéristiques fondamentales

Le machine learning (ML) représente l’acquisition de connaissances ou de compétences.

L’intelligence artificielle (IA) possède la capacité d’acquérir et d’appliquer des connaissances.

Finalité respective

L’IA est axée sur la réussite et non sur la précision.

Le ML est axé sur la précision et non sur la réussite.

Fonctionnement

L’IA fonctionne comme un programme informatique dit « intelligent ».

Le ML est une machine simple qui ingère et apprend à partir des données.

Objectif respectif

L’IA s'efforce de résoudre des problèmes complexes en simulant l’intelligence naturelle.

Le ML est axé sur les tâches et oeuvre à maximiser les performances de la machine pour une tâche prédéfinie.

Impact

L’IA prend des décisions en se fondant sur des données.

Le ML est un système qui apprend à partir des données ingérées.

Ce qu'ils génèrent

L’IA développe un système qui imite les réactions et le comportement humains dans des circonstances spécifiques.

Le ML produit des algorithmes d’auto-apprentissage.

Produit final respectif

L’IA produit de l’intelligence (sur l'entreprise, le consommateur, le marché, etc.).

Le ML produit des connaissances qui peuvent être étudiées plus attentivement.