Avez-vous déjà entendu parler de Machine Learning ou apprentissage automatique ? Mais savez-vous réellement de quoi il s’agit ? Il faut comprendre qu’il s’agit d’une technologie qui est utilisée dans de nombreux domaines de nos jours.
Pour faire simple, le Machine Learning est un mode d’apprentissage de la machine pour que celle-ci apprenne des choses sans avoir à la programmer. Sa principale application est souvent l’Intelligence artificielle (IA) grâce à des algorithmes spécifiques. Il apprend automatiquement de son expérience et s’améliore.
Pour les non-initiés, cela peut sembler impossible. Mais, l’IA est aujourd’hui devenue tellement avancée qu’il est possible de confier des tâches difficiles à des Machines Learning afin d’accélérer le processus de travail. En effet, l’apprentissage automatique peut facilement gérer des données multidimensionnelles et multivariées dans un environnement dynamique.
Pour de nombreuses entreprises comme pour de nombreux experts informatiques tels que les Scientifiques des données ou Data Scientists, le Machine Learning propose de nombreux avantages. C’est dans ce contexte que nous allons vous apporter un peu plus d’information sur l’apprentissage automatique et les algorithmes de Machine Learning utilisés pour la Data Science.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Comme il a été évoqué dans l’introduction, le Machine Learning est l’une des applications de l’Intelligence artificielle. Elle permet d’avoir une capacité de calcul et de traitement puissant, automatique, qui apprend d’elle-même et s’améliore en fonction de son expérience.
Aujourd’hui, l’apprentissage automatique se concentre sur le développement de programmes informatiques afin qu’il puisse accéder aux données et les utiliser plus tard pour son propre apprentissage. Pour ce faire, il commence par des observations de données. Il peut s’agir par exemple d’une expérience directe ou des instructions pour trouver des modèles dans les données et faciliter la prise de meilleures décisions à l’avenir. À cette fin, les algorithmes sont utilisés en Machine Learning par les Data Scientists et autres experts du Big Data.
Le processus d’apprentissage automatique consiste à donner aux machines la capacité d’apprendre par elles-mêmes sans aucune intervention ou assistance humaine. Ainsi, elles peuvent ajuster leurs actions selon la situation qui se présente à elles. C’est pour cette raison que le Machine Learning est employé dans la Data Science et l’analyse de données.
Quels sont les types d’algorithmes de Machine Learning ?
Les algorithmes de Machine Learning sont divisés en plusieurs catégories. Voici ce que vous devez savoir sur les différents types essentiellement utilisés en Data Science.
1. Algorithmes d’apprentissage supervisé
Dans cette catégorie d’algorithme, la machine applique apprend de son passé et applique ses nouvelles connaissances à de nouvelles données sur lesquelles elle utilise des exemples étiquetés pour produire des modèles de prédiction.
En analysant un ensemble de données d’entrée connu, l’algorithme d’apprentissage supervisé produit une sorte de fonction inférée qui peut facilement faire des prédictions sur les valeurs de sortie.
Il est possible d’attribuer un objectif à toute nouvelle entrée dès lors que la machine a été suffisamment formée. L’algorithme d’apprentissage supervisé permet également de comparer la sortie résultante avec la sortie prévue. Ainsi, il est plus facile d’identifier les erreurs pour qu’il soit possible de modifier le modèle en conséquence.
2. Algorithmes d’apprentissage non supervisés
Les algorithmes d’apprentissage non supervisé conviennent pour les données non étiquetées. L’apprentissage non supervisé consiste à déduire une fonction afin de pouvoir décrire une structure sous-jacente à partir de ces données.
Il n’y a aucune sortie correcte, mais l’algorithme explore les données et tire des déductions des ensembles de données à sa disposition afin qu’il puisse décrire les structures sous-jacentes à l’aide de données non étiquetées.
3. Algorithmes d’apprentissage semi-supervisé
Les algorithmes d’apprentissage semi-supervisé sont à mi-chemin entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. En effet, il peut se former et déduire un modèle à partir de données étiquetées comme de données non étiquetées. Mais, dans la plupart des cas, il est utilisé pour traiter d’une part quelques données étiquetées et d’autre part une quantité importante de données non étiquetées.
Les algorithmes d’apprentissage semi-supervisé sont souvent le meilleur choix lorsqu’il est nécessaire que les données étiquetées soient pertinentes pour que la machine puisse se former et apprendre d’elle-même.
4. Algorithmes d’apprentissage par renforcement
Les algorithmes d’apprentissage par renforcement permettent à la machine d’interagir avec son environnement via des actions qui lui sont propres tout en découvrant des erreurs et des récompenses.
Ils sont principalement utilisés dans le Machine Learning afin d’identifier automatiquement le comportement idéal dans le contexte où il est utilisé et optimiser par la suite ses performances.
Il suffit que la machine reçoive des récompenses pour qu’elle puisse déterminer la meilleure action à entreprendre. Il s’agit de ce qu’on appelle le signal de renforcement.
Pourquoi le Machine Learning est-il important pour la Data Science ?
Le Big Data est au centre de la réponse à cette question, car pour pouvoir traiter de quantités massives de données, il faut avoir un outil performant et rapide. Le Machine Learning, et grâce notamment à l’Intelligence artificielle, permet de les analyser rapidement tout en obtenant des résultats précis. Cela ouvre sur de nombreuses opportunités, mais aussi des risques sans oublier le fait que sa formation implique des ressources, dont du temps.
Toutefois, il est indéniable que la combinaison du duo « apprentissage automatique et IA » avec les technologies cognitives permet de traiter de grands volumes de données de manière efficace. C’est à ce point que la maîtrise du Machine Learning et des algorithmes de ML prend une place importante parmi les compétences des experts du Big Data.
