Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

introduction

Le monde change à un rythme plus rapide que vous ne pouvez l’imaginer. De nouvelles technologies ont été découvertes, certaines anciennes sont tombées dans l’oubli, d’autres ont été revues ou modifiées. L’intelligence artificielle est une technologie qui a réellement changé le monde. En fait, dire simplement qu’elle a changé le monde est un euphémisme. C’est une technologie qui a touché des vies bien plus fortes que tout ce qui existe au monde. L’IA a le pouvoir de changer le fonctionnement de tous les secteurs.

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle, connue sous le nom d’IA, et de l’informatique. Il utilise des données et des algorithmes pour se comporter presque comme des humains et faire des prédictions qui changent la façon dont les entreprises exercent leurs activités. Elle utilise beaucoup de mathématiques, d’intelligence artificielle et de statistiques, ainsi que l’expérience de data scientists pour augmenter les ventes, dynamiser les relations avec les clients et stimuler l’activité.

L’apprentissage automatique peut faire des recommandations ou des prédictions, indépendamment des données qui entrent, et a la capacité de découvrir les points clés dans les données. C’est grâce à ces données perspicaces que les entreprises font des gestes cruciaux et prennent des décisions qui affectent radicalement l’avenir de l’entreprise. À mesure que les données augmentent, la nécessité d’une exploration rapide et précise des données s’accroît.

Pour chaque décision que vous prenez concernant votre entreprise, ce sont les données qui les soutiennent, et les algorithmes d’apprentissage automatique jouent un rôle important à cet égard.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

En termes simples, l’apprentissage automatique fonctionne en explorant les données, en identifiant des modèles et en trouvant des informations significatives, avec une intervention humaine minimale. Le concept existe depuis un certain temps, mais à mesure que les données sont devenues complexes, le ML l’est également. Il a appris à appliquer rapidement et efficacement des algorithmes complexes sur des applications big data. Cela pourrait devenir sophistiqué au fur et à mesure que les données deviennent complexes, mais la sophistication est une bonne chose car elle vous permet de rester en avance sur la concurrence. Avec des prédictions de données correctes générées par le ML, vous pouvez exceller dans les stratégies de marketing et proposer des scénarios uniques pour obtenir les résultats souhaités.

Le ML fonctionne en analysant les modèles de données et en faisant des prédictions à partir de ces ensembles de données. Finalement, ils apprennent par essais et erreurs, et apprennent à faire des prédictions avec de nouveaux ensembles de données. Le développeur enseigne à la machine d’une manière similaire à celle dont les humains apprennent à reconnaître les choses et à prendre des décisions sur cette base. À terme, la machine sera capable d’auto-apprendre. L’apprentissage automatique est purement mathématique, les algorithmes d’apprentissage automatique sont créés à l’aide de diverses fonctions mathématiques, qui peuvent être modifiées et changées.

Il y a quatre façons de procéder :

1. L’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé ressemble presque à l’apprentissage humain, dans lequel les data scientists forment le système d’IA avec des règles et des ensembles de données spécifiques. Les ensembles de données comporteront des données d’entrée et des données de sortie, et la machine apprendra ce qu’elle doit rechercher dans les données d’entrée. Les algorithmes apprennent par l’exemple.

2. Apprentissage semi-supervisé

Il s’agit d’un mélange d’apprentissage supervisé et d’apprentissage non supervisé, dont nous parlerons plus loin. Dans ce processus d’apprentissage, la machine ne sera que peu entraînée. Les données ne seront formées que dans un petit pourcentage de l’ensemble, tandis que la plus grande partie restera non étiquetée. Le système apprend les règles par lui-même en observant les modèles de l’ensemble des données. L’apprentissage semi-supervisé est une excellente option lorsque le processus d’étiquetage est coûteux ou lorsque vous ne disposez pas de suffisamment de données étiquetées.

3. Apprentissage non supervisé

Dans un système d’apprentissage non supervisé, les scientifiques des données laissent le système d’IA apprendre par lui-même. L’observation est la clé. Il n’y aura donc que des données d’entrée, et pas de données de sortie. Grâce à cela, la machine sera en mesure de découvrir des modèles cachés dans les données. La quantité de données en soi sera vraiment énorme et la machine devra explorer tous les ensembles de données non étiquetées.

4. L’apprentissage par renforcement

Dans l’apprentissage par renforcement, le système d’IA apprend par un système interactif et par essais et erreurs. Le data scientist va créer une situation semblable à un jeu avec des récompenses et des pénalités et le système reçoit un retour sur ses actions. Il y aura des règles, mais le système devra trouver comment résoudre le jeu.

Comment l’apprentissage automatique stimule la croissance des entreprises

L’adoption de la ML est le moyen d’aller de l’avant, car elle peut toucher tous les aspects de l’entreprise et la développer. Examinons les différents aspects commerciaux qu’il peut aborder.

Traitement du langage naturel

Les machines peuvent désormais comprendre le langage naturel. Lorsque vous saisissez une requête dans le moteur de recherche, vous ne devez plus taper les mots-clés exacts pour obtenir les résultats souhaités. Vous pouvez simplement taper des phrases normales, et le moteur de recherche Google vous donnera d’excellents résultats. Bien sûr, la PNL est toujours en cours d’évolution et les ordinateurs continuent d’apprendre, mais le ML a certainement permis de franchir plusieurs étapes. Les assistants à commande vocale en sont un excellent exemple. Ils commencent déjà à comprendre le langage humain, et apprennent de leurs erreurs passées.

Logistique

La logistique est un autre domaine d’activité sur lequel la technologie ML exerce une influence considérable. L’efficacité de la technologie dans le processus d’expédition, de stockage et de vente est étonnante. Prenez l’exemple d’Amazon. Le géant de la vente au détail a déjà fait d’énormes progrès avec le ML, et son système de livraison s’est encore amélioré. Ils ont appris les besoins des clients, fourni des recommandations appropriées et augmenté la capacité d’achat des clients.

Fabrication

L’industrie manufacturière tire d’énormes avantages de la ML. L’ensemble du processus de fabrication devient transparent et plus efficace. La gestion des stocks garantit qu’il n’y a pas de rupture dans la chaîne d’approvisionnement à tout moment. Chaque industrie connaît des périodes de pointe en matière de fabrication, et il est important de savoir quand ces périodes se produisent. Grâce à des logiciels d’analyse de données de pointe, il est possible de prévoir ces pics de production annuels et les périodes normales. Le logiciel peut même prédire les pannes d’équipement grâce à l’IA.

Données sur les consommateurs

Lorsqu’il s’agit de consommateurs, les entreprises veulent toujours connaître leurs habitudes d’achat, leurs données démographiques, leur style de vie, leurs intérêts, leurs revenus, etc. Imaginez la quantité de données qui en résultera. Avec l’aide de l’IA et du ML, vous pouvez déterminer des modèles utiles dans le comportement des consommateurs, faire des prédictions précises et proposer des expériences d’achat personnalisées.

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Comme expliqué précédemment, le ML est une branche de l’IA. Il s’agit toutefois de deux technologies différentes, mais également corrélées. Et ces deux systèmes fonctionnent l’un avec l’autre pour créer des systèmes intelligents.

Alors que l’IA permet de créer des machines intelligentes et de stimuler le comportement et la pensée de l’homme, la ML est une application qui lui est propre pour apprendre à partir des données. Le terme « intelligence artificielle » est assez explicite : elle est dotée d’une capacité de réflexion semblable à celle des humains et fonctionne avec sa propre intelligence.

L’apprentissage automatique, quant à lui, tire des connaissances de ces données, et fait des prédictions et des résultats précis sur ce que l’utilisateur tape.

Conclusion

L’importance de l’apprentissage automatique ne cesse de croître de jour en jour. Grâce aux informations clés tirées des prédictions de données, les entreprises peuvent faire des prédictions commerciales précises, se développer et croître et se rapprocher de leurs clients grâce à des stratégies de marketing intelligentes. L’intelligence dans le ML est dirigée par les données, et non par l’intelligence humaine, et la quantité de données dont vous disposez pour l’entraîner est également un facteur.

Le ML est essentiel au succès de l’IA, et ses principales applications comprennent la suggestion de marquage automatique d’amis de Facebook, l’algorithme de recherche de Google, le système de commande en ligne, etc. Les applications de l’IA comprennent les Chatbots, Siri, les robots humanoïdes intelligents, les jeux en ligne, etc.

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Photos : Toile

L’auteur : Sascha Thattil travaille chez Software-Developer-India.com qui fait partie du groupe YUHIRO. YUHIRO est une entreprise germano-indienne qui fournit des programmeurs aux sociétés informatiques, aux agences et aux services informatiques.