Qu’est-ce que le machine learning ?

30 Déc Qu’est-ce que le machine learning ?

Également appelé apprentissage statistique, le machine learning fait référence à un processus de développement, d’analyse et d’implémentation qui conduit à la mise en place de procédés systématiques. C’est une sorte de programme qui permet à un ordinateur ou à une machine de faire un apprentissage automatisé, ce qui favorise la réalisation d’un certain nombre d’opérations très compliquées. Le but est de rendre la machine ou l’ordinateur capable de proposer des solutions à des problèmes complexes en traitant un grand nombre d’informations. À partir de cette technologie, il est possible d’analyser et de mettre en évidence les corrélations existant entre plusieurs situations données pour ensuite prédire leurs différentes implications.

Machine learning et Big data : deux notions indissociables

Il est impossible de faire du machine learning sans passer par le Big data dont le principe est de stocker un grand nombre de données en s’appuyant sur une base numérique. En d’autres termes, sans le Big data, le machine learning n’existerait pas. Comprenez que les données sont l’instrument indispensable permettant au machine learning de savoir comment l’intelligence humaine analyse les situations. À partir du Big data, les traitements de données sont automatisés par l’accélération de la courbe d’apprentissage des ordinateurs qui s’appuient sur le machine learning.

Voir à ce sujet : Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Aujourd’hui, l’apprentissage est totalement possible sans l’aide d’un humain, et donc de manière autonome. D’importants ensembles de données peuvent être accédés à tout moment et en temps réel grâce au Big data. Cette réalité fait que l’intelligence artificielle et le machine learning peuvent adopter une approche holistique du traitement de données puisque la technologie est exploitée en profondeur afin d’avoir accès à d’immenses quantités d’informations qui sont ensuite analysées en toute aisance. 

Les types d’algorithme du machine learning

Pour mettre à profit le machine learning, il est impératif d’utiliser un algorithme. Il s’agit d’un programme qui séquence des actions dont l’exécution permet de résoudre un problème ou de faire un réglage. En informatique, on a recours à des algorithmes pour décrire en détail les étapes nécessaires à la réalisation d’une opération. C’est également le cas dans le domaine du machine learning où de nombreux types d’algorithmes sont exploités. On utilise un modèle particulier en fonction de la complexité et de la nature du problème à résoudre ou de l’action à exécuter. Voici quelques types d’algorithme parmi les plus répandus :

Algorithme avec arbre décisionnel 

Il est possible de l’appliquer dans plusieurs secteurs, tels que la finance, la grande distribution et la fabrication des produits pharmaceutiques. Avec ce type d’algorithme, la machine établit l’arborescence de nombreux résultats pouvant se produire ou pas. Chaque événement est suivi jusqu’à ce qu’on en arrive à sa conclusion naturelle, tout en calculant les probabilités des évènements qui peuvent se produire. Un établissement bancaire peut par exemple utiliser un tel algorithme pour décider s’il est opportun de donner une suite favorable à tel ou tel emprunt

Algorithme des forêts aléatoires 

Il est utilisé fréquemment. C’est un algorithme qui est construit sur plusieurs arbres de classification et de régression, en notant que chaque arbre est associé à différents scénarios ainsi qu’une diversité de variables initiales. Il est randomisé et est exploité pour la modélisation prédictive de classification et de régression. Si vous disposez par exemple de 1000 observations sur une population avec 10 variables, l’algorithme de forêt aléatoire prendra au hasard un échantillon aléatoire de 100 observations et 5 variables pour la construction du modèle d’arbre à utiliser. Le processus est répété à de nombreuses reprises avant que l’algorithme fasse une prédiction sur chaque observation. Et c’est la somme de ces différentes prédictions qui permet d’obtenir la prédiction finale.

L’algorithme K-Means  

C’est un type de machine learning sans supervision. On y a recours pour apporter des solutions à différents problèmes de clustering. Avec un algorithme K-Means, un ensemble de points de données non affectés d’un label est divisé et classé en un groupe désigné « cluster », et ce, sans rapport avec les clusters de serveurs. Il est bon de savoir que chaque itération de l’algorithme attribue chaque point à un groupe qui présente des caractéristiques identiques. Il est possible de suivre dans le temps les points de données afin de détecter les changements qui interviennent dans les clusters. Sachez que les algorithmes K-Means sont à même de confirmer des hypothèses sur les types de groupes existants dans un dataset spécifique. Leur utilisation est avantageuse notamment pour la découverte de clusters inconnus. La mise en application de ce type d’algorithme de machine learning peut se faire dans plusieurs cas d’usage commerciaux, comme le regroupement de l’inventaire par activité commerciale et la détection d’anomalies dans les données. Par exemple, lorsque des données brutes sont collectées par un robot logiciel, l’algorithme peut intervenir pour mettre de côté celles qui sont erronées. 

Lire aussi cette courte définition du machine learning