L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle fondé sur les aspects statistiques et d’apprentissage de l’intelligence pour donner aux ordinateurs la possibilité d’apprendre les choses à partir des données et de fournir des applications d’IA.
L’apprentissage automatique est partout, ses influences et ses impacts sont visibles dans tout, dans le marketing web, sur les médias, dans les finances, la médecine pour le diagnostic et le traitement des patients, le trafic avec la voiture autonome, dans les systèmes mécaniques etc… il est difficile d’imaginer qu’une entreprise puisse tenir sans l’adoption des techniques de l’apprentissage automatique. On peut dire que c’est le moment de l’apprentissage automatique.
Apprentissage Automatique (Machine Learning) Définition:
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle fondé sur les aspects statistiques et d’apprentissage de l’intelligence artificielle pour donner aux ordinateurs la possibilité d’apprendre les choses à partir des données et de fournir des applications d’IA.
Méthodes d’apprentissage automatique:
Dans l’apprentissage automatique, les deux méthodes les plus utilisés sont l’apprentissage supervisé si les données sont étiquetées (ou labellisées), et l’apprentissage non supervisé si les données ne sont pas étiquetées.
Apprentissage Supervisé:
Dans l’apprentissage supervisé, l’ordinateur reçoit des données d’entrée étiquetées et les résultats de sortie attendus. Le but de cette méthode est que l’algorithme puisse apprendre en comparant sa sortie réelle avec les sorties enseignées pour trouver des erreurs et modifier le modèle en conséquence afin d’obtenir un modèle qui puisse effectuer des prédictions sur des données non présentes dans l’ensemble d’apprentissage.
Il existe de nombreux algorithmes d’apprentissage supervisé et chacun présente des avantages et des inconvénients. Si les résultats de sortie attendus sont discrètes on parle d’algorithme de classification ou de classement, si les résultats sont continues on parle d’algorithme de Régression.
Quelques algorithmes utilisés dans l’apprentissage supervisé.
Algorithmes de Regression:
- Regression Lineaire
- Regression Polynomiale
- Gradient Descent
- Arbre de decision (Decision Tree)
- Foret Aleatoire (Random Forest)
- Reseau de neurones (Neural Networks)
Exemple d’algorithme
- Prédire le prix de l’immobilier
- Prédire le cours de bourse
Algorithmes de Classification:
- Naives Bayes
- Regression Logistique
- K plus proches voisins (K-NN)
- Arbre de décision (Decision tree)
- Foret Aleatoire (Random Forest)
- Support Vector Machine
- Reseau de neurones (Neural Networks)
Exemple d’application:
- Analyse de sentiment dans les enquêtes
- Classification d’e-mails (spam ou non spam)
- Évaluation des risques de cancer
Apprentissage non-supervisé.
Dans l’apprentissage non supervisé, l’ordinateur reçoit des données non annotées ou étiquetés. L’apprentissage non supervisé couramment utilisé pour les données transactionnelles a pour but de regrouper les données selon leur ressemblances.
Quelques algorithmes utilisés dans l’apprentissage non-supervisé.
- K-means
- DBSCAN
Exemple d’application:
- Dans les secteur bancaire, les analyste trouvent des groupes de transactions normales afin de détecter les schémas de fraude.
- Dans le média de publication, le regroupement est utilisée pour catégoriser automatiquement les nouvelles en fonction de leur contenu.
Conclusion
J’espère que cette introduction vous a permis d’avoir une idées sur l’apprentissage automatique. Il faut garder en tête que Les algorithmes, les méthodes et les approches dans l’apprentissage automatique continueront de changer.
