Machine Learning

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Machine Learning

Définition

Le Machine Learning ou apprentissage statistique ou automatique, est une des branches de l’Intelligence Artificielle. Ce type d’apprentissage donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans avoir été explicitement programmés pour. 

Pour arriver à ce résultat, le Machine Learning s’appuie sur des algorithmes, qui apprennent et souvent, prédisent des modèles à partir de larges bases de données. Ainsi, au lieu de formaliser des règles manuellement, un algorithme de Machine Learning va apprendre le modèle grâce aux données brutes lui sont fournis. Le Machine Learning a besoin d’un grand nombre de données pour apprendre et comprendre. 

Le Machine Learning se décompose en deux étapes : une phase d’entraînement ou d’apprentissage, durant laquelle l’ordinateur apprend sur une partie des données et une phase de vérification ou de prédiction pendant laquelle l’ordinateur teste le modèle sur la seconde partie des données. 

Processus d’apprentissages

Tout processus de Machine Learning peut être décomposé en trois phases :

  • Pré-traitement des données,
  • Modélisation,
  • Déploiement, maintenance.

Une fois les données nettoyées et structurées, elles peuvent être présentées aux algorithmes de machine learning. La structure des données détermine le déroulement du processus d’apprentissage, et de ce fait les algorithmes utilisés. 

  • Si les données sont étiquetées, c’est-à-dire que la réponse à la tâche est connue pour ces données, qu’elles sont labellisées, alors il s’agit d’un apprentissage supervisé
  • Si les données ne sont pas étiquetées et qu’il y a une recherche de structure, il s’agit d’un apprentissage non supervisé

L’apprentissage supervisé ou analyse discriminatoire correspond au fait de construire un modèle de corrélation entre 2 ou plusieurs variables a priori connues. Ce modèle d’apprentissage peut être utilisé pour effectuer des opérations complexes telles que comprendre comment lire des chiffres et des alphabets. Cependant, il peut être influencé au moment de l’étiquetage des données. 

L’apprentissage non supervisé ou clustering va prendre en compte l’ensemble des variables d’un problème et en extraire les corrélations les plus fortes. Ce modèle d’apprentissage peut être vu comme beaucoup plus fiable que le précédent dans le sens où les réponses obtenues vont plus loin que la compréhension humaine des faits et peuvent mettre en lumière des corrélations cachées, que l’homme n’auraient pu détecter autrement. L’apprentissage non supervisé est notamment utilisé pour automatiser la prise de décision

Les algorithmes du Machine Learning

Le Machine Learning regroupe de nombreux algorithmes, eux-mêmes regroupés en trois catégories, en fonction de ce qu’ils prédisent. 

  • La régression : ce type d’algorithmes supervisés (lié à l’apprentissage supervisé) va trouver une valeur continue (un nombre réel) qui est la prédiction de la valeur d’une nouvelle observation donnée.  
  • La classification : ces algorithmes supervisés vont classifier plusieurs groupes de données dans des classes existantes.
  • Le clustering : Il s’agit d’une famille d’algorithmes non supervisés, et de ce fait les données n’ont pas d’étiquettes. L’algorithme va donc regrouper les données par similarité, dans des classes qui ne sont pas connues

machine learning classification

 

Source : Nextview

Exemples d’application

L’exploitation du Machine Learning a ouvert de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines. En voici quelques exemples : 

# Le marketing

La récolte massive de données clients, associée à l’analyse de celles-ci, a offert de nombreuses opportunités aux services marketing des entreprises. À titre d’exemple, les sites qui recommandent des produits, en se basant sur les achats précédents du client, utilisent le Machine Learning pour analyser l’historique d’achat et proposer des produits susceptibles de pouvoir intéresser le client. 

# La banque

Dans le secteur bancaire, le Machine Learning est particulièrement plébiscité afin de permettre de détecter des fraudes à la carte bancaire, de détecter les clients qui sont les plus susceptibles de partir ou encore d’améliorer le parcours et la satisfaction client en proposant les offres les plus pertinentes pour eux.

# L’automobile

Dans ce secteur, le Machine Learning va pouvoir permettre d’identifier en temps réel les éventuels obstacles qui se présentent sur une route. Cette compétence est aujourd’hui indispensable pour développer des véhicules autonomes, telle que celle développée par Google. Cette technologie permet également de réaliser une maintenance prédictive sur les voitures et autres camions, ceci dans le but de limiter le nombres d’accidents.

Comment se former au Machine Learning ?

L’apprentissage automatique est l’une des branches les plus importantes de l’Intelligence Artificielle. Les géants du secteur de la technologie n’hésitent plus à dépenser des milliards de dollars dans ce domaine. Les compétences en Machine Learning sont de plus en plus recherchées par les entreprises. Elles souhaitent s’entourer de personnes capables de donner de la valeur à leurs données. De ce fait, il devient indispensable de s’adapter aux besoins imminents du marché en se dotant de compétences solides en Machine Learning.

Se former au Machine Learning va nécessiter de coupler à la fois des connaissances et aptitudes solides en mathématiques et en informatique, notamment en ce qui concerne la programmation. En ce sens, une formation initiale dans l’un de ses deux domaines est un plus.

Pour vous former au Machine Learning vous pourrez notamment vous orienter vers : 

  • Les formations continues dans des centres de formation certifiés
  • Les écoles et universités proposant des masters et diplômes reconnus par l’Etat
  • Les formations professionnelles certifiées 
  • Les écoles d’ingénieurs
  • Certaines écoles de commerces/management 

Certaines formations requièrent, comme conditions d’admissions, un ou des diplômes en informatique ou en mathématiques. 

Pour pouvoir acquérir des connaissances et des compétences solides dans ce domaine, en vue de pouvoir en faire son métier, il est préférable d’éviter les tutoriels ou encore les formations sur quelques jours, qui ne permettent que de s’initier au Machine Learning.

Une formation solide en Machine learning doit aborder aussi bien la théorie que l’aspect pratique de cette science, et être assurée, idéalement, par des experts, qui non seulement enseignent le Machine Learning mais l’exploitent dans de vrais projets. Ainsi, il sera toujours préférable de valoriser des formations diplômantes, certifiées, et dispensées par des professionnels du secteur