Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique (ML) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui consiste à collecter de grandes quantités de données et à utiliser des algorithmes pour aider la machine à apprendre comme le cerveau humain. Plus la machine "apprend", plus elle devient précise. L'expression "apprentissage automatique" a été inventée par Arthur Samuels d'IBM dans les années 1950. Le ML est un aspect crucial du domaine en pleine croissance de la science des données, où le traitement de vastes ensembles de données permet aux ordinateurs de faire des classifications et des prédictions pour développer des insights commerciaux dans des projets de fouille de données.
Il existe plusieurs catégories de produits sur le site de G2 qui utilisent le ML, notamment, mais sans s'y limiter, les logiciels d'analyse de texte, les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, et les logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique. En plus des plateformes dédiées spécifiquement à l'apprentissage automatique, de nombreux logiciels intègrent également l'apprentissage automatique dans la fonctionnalité globale de l'outil. Par exemple, les logiciels de transcription médicale convertissent les mots en texte et les logiciels d'intelligence des talents aident les professionnels des RH à découvrir des candidats potentiels lors du processus de recrutement.
Types d'apprentissage automatique
Il existe trois principaux types de ML : supervisé, non supervisé et par renforcement.
- Apprentissage supervisé : Ce type de ML utilise des sources d'information connues pour entraîner les données, ce qui est le processus par lequel les ordinateurs traitent de grandes quantités de données à travers des algorithmes pour apprendre et faire des prédictions. Une fois que l'algorithme et le modèle d'apprentissage automatique sont entraînés sur des sources de données connues, des sources inconnues peuvent être introduites dans l'algorithme pour générer de nouvelles réponses. Les algorithmes les plus couramment utilisés dans l'apprentissage supervisé sont la régression polynomiale, la forêt aléatoire, la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les k-plus proches voisins et le Naive Bayes.
- Apprentissage non supervisé : Dans ce type de ML, des sources de données non étiquetées qui n'ont pas été examinées auparavant sont introduites dans des algorithmes pour entraîner le modèle. La machine cherchera alors à trouver des motifs. Alan Turing a cassé la machine Enigma pendant la Seconde Guerre mondiale en utilisant l'apprentissage non supervisé. Les algorithmes les plus couramment utilisés dans l'apprentissage non supervisé sont les moindres carrés partiels, le clustering flou, la décomposition en valeurs singulières, le clustering k-means, l'apriori, le clustering hiérarchique et l'analyse en composantes principales.
- Apprentissage par renforcement : L'apprentissage par renforcement consiste à utiliser des algorithmes qui utilisent l'essai et l'erreur dans une situation de type jeu pour déterminer quelle action rapporte la plus grande récompense en fonction des règles du jeu. Les trois composants de l'apprentissage par renforcement sont l'agent, l'environnement et les actions. L'agent est l'apprenant, l'environnement est les données avec lesquelles l'agent interagit, et les actions sont ce que l'agent fait.
Avantages de l'apprentissage automatique
La croissance explosive des mégadonnées témoigne de l'utilité de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Voici quelques-uns des principaux avantages de l'utilisation du ML et de l'IA :
- Permet aux entreprises de rester agiles et de s'adapter aux changements du marché : Les algorithmes de ML permettent la collecte pratiquement illimitée de données, ce qui est utile lorsque des décisions commerciales doivent être prises en réponse aux changements et aux prévisions du marché. Un exemple de cela pourrait être de mieux préparer les chaînes d'approvisionnement mondiales lorsque certaines régions géographiques d'affaires sont plus impactées par le changement climatique.
- Améliore la logistique et le fonctionnement des entreprises : Le ML peut aider les professionnels de la logistique à prédire la demande des consommateurs, évaluer les niveaux de stock et prendre des décisions stratégiques en matière d'inventaire.
- Offre une analyse utilisateur robuste pour le marketing et le ciblage : Les algorithmes de ML peuvent également aider à mesurer le succès des campagnes marketing pour créer des recommandations d'optimisation. De plus, l'analyse massive des données des consommateurs peut aider à développer des profils cibles plus perspicaces.
- Aide à l'imagerie médicale et au diagnostic : Le domaine de la bioinformatique utilise la science des données et l'apprentissage automatique pour aider à l'imagerie médicale et au diagnostic ainsi qu'à prédire le risque de maladies futures, telles que le cancer.
Apprentissage automatique vs traitement du langage naturel vs réseaux neuronaux vs apprentissage profond
Le ML est parfois utilisé de manière interchangeable avec l'apprentissage profond, et il est également associé aux réseaux neuronaux et au traitement du langage naturel. Il est cependant important de souligner les distinctions clés entre ces concepts.
Comme mentionné ci-dessus, le ML est une branche de l'intelligence artificielle et de l'informatique. Le traitement du langage naturel est une discipline au sein du ML qui se concentre sur l'aide à l'IA pour apprendre le langage naturel des humains, à la fois parlé et écrit. Ce domaine du ML est ce qui aide à faire fonctionner les chatbots et les assistants comme Alexa et Siri.
Les réseaux neuronaux sont des classes d'algorithmes de ML modélisés sur le cerveau humain. Avec les réseaux neuronaux, l'information se déplace à travers les algorithmes comme des impulsions électriques à travers le cerveau. Enfin, l'apprentissage profond est un réseau neuronal avec de nombreuses couches, et chaque couche détermine le "poids" de chaque lien dans le réseau.
Discussions sur l'apprentissage automatique sur G2
Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
