Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Dans cet article:

1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
2. Apprentissage automatique vs. apprentissage profond vs. réseaux neuronaux
3. Comment Fonctionne L'apprentissage Automatique ?
4. Méthodes D'apprentissage Automatique
5. Algorithmes Courants D'apprentissage Automatique
6. Cas D'utilisation De L'apprentissage Automatique Dans Le Monde Réel

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Apprentissage automatique vs. apprentissage profond vs. réseaux neuronaux

Comment Fonctionne L'apprentissage Automatique ?

1. Processus de décision : Les algorithmes d'apprentissage automatique sont principalement utilisés à des fins de prédiction ou de classification. En analysant les données d'entrée, qu'elles soient étiquetées ou non, l'algorithme génère des estimations sur les modèles présents dans les données.
2. Fonction d'erreur : Une fonction d'erreur joue un rôle crucial dans l'évaluation de la précision des prédictions du modèle. Lorsque des exemples connus sont disponibles, la fonction d'erreur compare les résultats du modèle aux valeurs attendues, ce qui permet une évaluation complète.
3. Processus d'optimisation du modèle : Pour améliorer la compatibilité du modèle avec les données de l'ensemble d'apprentissage, l'algorithme ajuste les poids afin de minimiser la disparité entre les estimations du modèle et les exemples connus. Ce processus itératif "d'évaluation et d'optimisation" permet des mises à jour autonomes des poids jusqu'à ce qu'un seuil de précision prédéfini soit atteint.

Méthodes D'apprentissage Automatique

1. Apprentissage automatique supervisé : L'apprentissage supervisé, également connu sous le nom d'apprentissage automatique supervisé, utilise des ensembles de données étiquetées pour former des algorithmes et classer avec précision les données ou prédire les résultats. Le modèle ajuste ses poids au fur et à mesure que les données d'entrée sont fournies, garantissant ainsi un ajustement approprié. La validation croisée est utilisée pour éviter l'ajustement excessif ou insuffisant. L'apprentissage supervisé permet de résoudre des problèmes concrets à grande échelle, tels que la classification des spams dans les dossiers de courrier électronique. Les principales méthodes d'apprentissage supervisé sont les réseaux neuronaux, la méthode de Bayes naïve, la régression linéaire, la régression logistique, la forêt aléatoire et la machine à vecteur de support (SVM).
2. Apprentissage automatique non supervisé : L'apprentissage non supervisé, ou apprentissage automatique non supervisé, analyse et regroupe des ensembles de données non étiquetées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Ces algorithmes découvrent des modèles et des regroupements cachés sans intervention humaine. L'apprentissage non supervisé est idéal pour des tâches telles que l'analyse de données exploratoires, les stratégies de vente croisée, la segmentation de la clientèle et la reconnaissance d'images et de formes. Il permet également de réduire la dimensionnalité en diminuant le nombre de caractéristiques dans un modèle. L'analyse en composantes principales (ACP) et la décomposition en valeurs singulières (SVD) sont des techniques courantes. Parmi les autres algorithmes utilisés dans l'apprentissage non supervisé figurent les réseaux neuronaux, le regroupement par k-means et les méthodes de regroupement probabilistes.
3. Apprentissage semi-supervisé : L'apprentissage semi-supervisé comble le fossé entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Il s'appuie sur un petit ensemble de données étiquetées pendant la formation pour guider la classification et l'extraction de caractéristiques à partir d'un plus grand ensemble de données non étiquetées. L'apprentissage semi-supervisé est efficace lorsque les données étiquetées sont limitées pour un algorithme d'apprentissage supervisé ou que l'étiquetage d'un nombre suffisant de données est coûteux.
4. Apprentissage automatique par renforcement : L'apprentissage automatique par renforcement est un modèle puissant qui présente des similitudes avec l'apprentissage supervisé. Cependant, il se distingue en évitant d'utiliser des échantillons de données pour la formation. Au lieu de cela, il apprend par un processus d'essais et d'erreurs, s'améliorant continuellement en renforçant les résultats positifs et en affinant les recommandations ou les politiques pour des problèmes spécifiques. Un exemple notable de l'apprentissage par renforcement est démontré par le système IBM Watson®, qui a remporté le défi Jeopardy ! en 2011. Le système s'est appuyé sur des techniques d'apprentissage par renforcement pour déterminer les stratégies optimales, comme le moment de fournir une réponse ou une question, la case du tableau à sélectionner et le montant de la mise, en particulier lorsqu'il s'agit de doubles quotidiens. En combinant l'apprentissage automatique et les techniques de renforcement, les organisations peuvent ouvrir de nouvelles perspectives en matière de prise de décision intelligente et de résolution de problèmes.

Algorithmes Courants D'apprentissage Automatique

1. Réseaux neuronaux : Les réseaux neuronaux imitent le fonctionnement du cerveau humain et comprennent des nœuds de traitement interconnectés. Ils excellent dans la reconnaissance des formes et jouent un rôle crucial dans la traduction du langage naturel, la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et la génération d'images.
2. Régression linéaire : Cet algorithme prédit des valeurs numériques sur la base de relations linéaires entre différentes variables. Par exemple, il peut prévoir les prix de l'immobilier en utilisant les données historiques de la région.
3. Régression logistique : En tant qu'algorithme d'apprentissage supervisé, la régression logistique prédit des réponses catégoriques telles que "oui" ou "non" Elle trouve des applications dans la classification des spams et le contrôle de la qualité sur les chaînes de production.
4. Regroupement : En utilisant l'apprentissage non supervisé, les algorithmes de regroupement identifient des modèles dans les données et les regroupent en conséquence. Cela aide les scientifiques des données à découvrir des différences cachées entre les points de données qui auraient pu être négligées par les humains.
5. Arbres de décision : Les arbres de décision sont des algorithmes polyvalents capables de prédire des valeurs numériques (régression) et de classer des données en catégories. Ils utilisent une séquence ramifiée de décisions liées, représentée visuellement sous la forme d'un diagramme en arbre. Les arbres de décision offrent des avantages tels que la facilité de validation et d'audit, contrairement à la nature opaque des réseaux neuronaux.
6. Forêts aléatoires : Dans les forêts aléatoires, l'algorithme d'apprentissage automatique prédit des valeurs ou des catégories en agrégeant les résultats de plusieurs arbres de décision, ce qui permet d'améliorer la précision et la robustesse.

Cas D'utilisation De L'apprentissage Automatique Dans Le Monde Réel

1. Reconnaissance de la parole : Également appelée reconnaissance automatique de la parole (ASR) ou speech-to-text, cette capacité utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour convertir les mots prononcés en texte écrit. La reconnaissance vocale est intégrée dans les appareils mobiles, ce qui permet aux utilisateurs d'effectuer des recherches vocales (par exemple, Siri) ou d'améliorer l'accessibilité pour la rédaction de textes.
2. Service client : Les chatbots en ligne transforment l'engagement des clients sur les sites web et les plateformes de médias sociaux, en remplaçant les agents humains. Ces chatbots répondent aux FAQ, fournissent des conseils personnalisés et aident à effectuer des tâches telles que la vente croisée de produits ou la suggestion de tailles. On les trouve couramment sur les sites de commerce électronique, les plateformes de messagerie comme Slack et Facebook Messenger, et les assistants virtuels.
3. Vision par ordinateur : La vision par ordinateur, une technologie d'intelligence artificielle, permet aux ordinateurs d'extraire des informations significatives d'images, de vidéos et de données visuelles. Alimentée par des réseaux neuronaux convolutifs, elle trouve des applications dans le marquage de photos sur les médias sociaux, l'imagerie radiologique médicale et les véhicules autonomes.
4. Moteurs de recommandation : Les algorithmes d'IA exploitent les données relatives au comportement des consommateurs pour identifier des modèles et élaborer des stratégies de vente croisée efficaces. Les détaillants en ligne utilisent des moteurs de recommandation pour suggérer des produits pertinents pendant le processus de paiement, améliorant ainsi l'expérience d'achat globale.
5. Négociation boursière automatisée : Les plateformes de négociation à haute fréquence pilotées par l'IA optimisent les portefeuilles d'actions en effectuant des milliers, voire des millions de transactions par jour de manière autonome, sans intervention humaine.
6. Détection des fraudes : L'apprentissage automatique aide les institutions financières à identifier les transactions frauduleuses. Les modèles d'apprentissage supervisé sont formés sur des activités frauduleuses connues, tandis que les algorithmes de détection d'anomalies signalent les transactions atypiques en vue d'une enquête plus approfondie.