L'apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience sans avoir été explicitement programmés. Ses algorithmes sont généralement classés en deux catégories : supervisés ou non supervisés. L'apprentissage automatique supervisé effectue des prédictions ou des classifications à partir d'exemples connus, tandis que l'apprentissage non supervisé s'appuie uniquement sur des données brutes.
Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important ?
L'apprentissage automatique permet de mettre au jour des tendances complexes et cachées dans les données, ce qui lui permet de dégager des informations que l'analyse traditionnelle pourrait ne pas détecter. Il excelle dans la modélisation prédictive, permettant ainsi de prévoir des résultats futurs à partir de données historiques. De plus, il est particulièrement adapté à des tâches telles que traitement du language naturel, qui permettent de comprendre et de générer du langage humain, ce qui dépasse le champ d'application de l'analyse traditionnelle.
Exemples d'apprentissage automatique
Voici quelques utilisations courantes :
- Les assistants personnels tels qu'Amazon Alexa et Apple Siri utilisent l'apprentissage automatique pour comprendre les instructions vocales, mettre en pratique ce qu'ils ont appris et effectuer des actions.
- détection des fraudes l'apprentissage automatique pour repérer les transactions potentiellement frauduleuses.
- traitement du language naturel NLP) s'en sert pour convertir la parole en texte.
- Parmi réseaux sociaux , on peut citer le suivi des flux d'actualités sur un sujet donné et l'analyse du ton des conversations.
- plateformes LinkedIn s'en servent pour recommander à utilisateur des auteurs de publications utilisateur l'intéresser ou des groupes auxquels il utilisateur adhérer.
- Le ML permet de surveiller le comportement du trafic réseau afin de détecter et d'intercepter les intrusions potentielles.
- Les sites de vente en ligne ont recours à l'apprentissage automatique pour proposer des recommandations basées sur les achats passés et l'historique de navigation.
- Dans le domaine de la santé, les professionnels peuvent tirer des enseignements des résultats d'examens qui mettent en évidence des problèmes potentiels et recourir à l'apprentissage automatique pour élaborer des recommandations thérapeutiques.
- Les rédacteurs peuvent recevoir des suggestions d'images en fonction du contenu de leurs articles.
Projets d'apprentissage automatique
Un projet d'apprentissage automatique comporte plusieurs étapes, notamment les suivantes :
- La sélection et la collecte des données modèle de machine learning les éléments essentiels d'un modèle de machine learning . Plus un modèle analyse de points de données, plus ses prévisions seront précises. L'analyse traditionnelle des données nécessite généralement davantage de préparation des données. À l'inverse, les modèles d'apprentissage automatique s'appuient sur de grands volumes de données brutes moins affinées pour dégager des informations utiles et améliorer les prévisions.
- La préparation des données est utile pour jeux de données des modèles d'apprentissage automatique. Concrètement, cela consiste à filtrer les contenus non pertinents et les valeurs aberrantes, ainsi qu'à combler les lacunes.
- L'étape de sélection du modèle consiste à choisir le meilleur algorithme pour apprentissage modèle.
- Le modèle apprentissage les algorithmes sélectionnés à des ensembles de données en utilisant une approche itérative afin optimiser la précision optimiser .
- L'étape d'évaluation du modèle consiste à comparer les prévisions obtenues avec jeux de données de validation jeux de données des valeurs réelles afin de mieux évaluer la précision du modèle.
- L'étape de réglage des paramètres permet d'ajuster le modèle afin d'améliorer son efficacité.
- Le résultat de ce projet est un ensemble de prévisions.
Outils d'apprentissage automatique
Accord.net
Accord.net propose des bibliothèques de machine learning pour le traitement du son et des images. Les algorithmes fournis couvrent notamment l'algèbre linéaire numérique, l'optimisation numérique, les statistiques, les réseaux neuronaux artificiels et le traitement du signal.
Amazon SageMaster
Conçu pour permettre aux utilisateurs d'AWS de concevoir et entraîner des modèles entraîner . Comprend des outils pour les opérations d'apprentissage automatique, avec un choix d'outils à utiliser dans les flux de travail d'apprentissage automatique.
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib est un framework open source distribué dédié à l'apprentissage automatique. Il s'appuie sur le cœur de Spark. MLlib comprend des algorithmes de régression, de regroupement, de filtrage et d'arbres de décision.
Apache Manhout
Apache Manhout aide data scientists leur fournissant des algorithmes pour le prétraitement, la régression, le clustering, les systèmes de recommandation et l'algèbre linéaire distribuée. Des bibliothèques Java sont incluses pour les opérations mathématiques courantes.
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning est la réponse de Microsoft à Google AutoML. Il comprend une interface utilisateur graphique permettant de relier les données aux modules d'apprentissage automatique.
Café
Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) est un outil destiné aux applications d'apprentissage profond, qui comprend une Python en C++ et Python . Caffe est couvert par une licence BSD.
Google Cloud AutoML
La plateforme Cloud AutoML propose des modèles pré-entraînés pour aider les utilisateurs à créer des services de reconnaissance de texte et de parole.
IBM Watson
IBM propose une interface Web pour Watson, qui excelle particulièrement dans traitement du language naturel.
Jupyter Notebook
Le Jupyter Notebook est très apprécié des ingénieurs de données, car il prend en charge Julia, Python et R.
Keras
Keras sert à créer des modèles d'apprentissage profond et à distribuer apprentissage ces modèles.
Ouvrir NN
Open NN met en œuvre des réseaux neuronaux axés sur l'apprentissage profond et l'analyse prédictive.
Qwak
Qwak est une suite d'outils destinés au développement de modèles d'apprentissage automatique, qui excelle notamment dans la gestion des versions et les tests en production.
Scikit-Learn
Scikit-Learn est une suite d'outils destinés à l'analyse prédictive des données et à la sélection de modèles. Cette bibliothèque d'outils est disponible sous licence BSD.
Rapid Miner
Rapid Miner est spécialisé dans les sciences des données et propose une suite de Fonctionnalités pour exploration de données, déploiement et l'exploitation des modèles.
TensorFlow
TensorFlow est un framework gratuit et open source qui utilise des modèles d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux. TensorFlow est utilisé pour traitement du language naturel le traitement d'images. Une Python JavaScript et Python permet d'exécuter du code aussi bien sur les processeurs (CPU) que sur les cartes graphiques (GPU).
Actian et la plateforme d'intelligence des données
La plateformeActianData Intelligencea été spécialement conçue pour aider les organisations à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle regroupe métadonnées , gouvernance, la traçabilité, le contrôle de la qualité et l'automatisation au sein d'une seule et même plateforme. Cela permet aux équipes de savoir d'où proviennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre insight en temps réel insight les structures et les flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à replacer les données dans leur contexte métier, permettant ainsi aux équipes de les exploiter de manière plus efficace et responsable. La plateforme Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, garantissant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données à l'échelle de l'entreprise.Demandez votre démonstration personnalisée.
FAQ
L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'apprendre des modèles à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Les algorithmes adaptent leur comportement en fonction des données d'apprentissage et du retour d'information.
Les modèles d'apprentissage automatique sont formés sur des jeux de données étiquetés ou non, apprennent des relations statistiques et appliquent ces modèles appris à de nouvelles entrées. L'apprentissage implique la sélection de caractéristiques, l'optimisation des paramètres du modèle, la validation des résultats et le déploiement du modèle en production.
Les trois principales catégories sont l'apprentissage supervisé (modélisation prédictive), l'apprentissage non supervisé (regroupement et réduction de la dimensionnalité) et l'apprentissage par renforcement ( prise de décision basée sur la récompense). L'apprentissage profond est un sous-ensemble spécialisé alimenté par des réseaux neuronaux.
L'apprentissage automatique alimente les moteurs de recommandation, la détection des fraudes, la maintenance prédictive, la personnalisation, la détection des anomalie , le traitement du language naturel, la vision par ordinateur, les prévisions, la robotique et les assistants d'intelligence artificielle.
Les organisations sont confrontées à des problèmes de qualité des données, à des données étiquetées limitées, à des biais de modèles, à des temps d'apprentissage longs, à une dérive des modèles, à une complexité d'intégration et à des difficultés de mise à l'échelle des modèles dans des environnements distribués.
L'apprentissage automatique permet de faire des prédictions plus précises, d'automatiser les flux de décision, d'améliorer l'intelligence en temps réel et d'améliorer la qualité de l'insight en découvrant des schémas complexes que les analyses traditionnelles ne peuvent pas détecter.
