Machine Learning : définition et fonctionnement

Le machine Learning est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle correspondant à une fonction d’apprentissage automatique du domaine scientifique. Il s’agit alors de mettre en œuvre des algorithmes qui découvriront des patterns dans les ensembles de données. Par exemple des statistiques, des images, des mots ou encore des chiffres. Globalement, n’importe quelles données bénéficiant d’un stockage numérique peuvent alors être utilisées pour le machine Learning.

En décelant des motifs récurrents, les algorithmes sont en mesure d’améliorer de façon plus ou moins significative les performances dans l’apprentissage et dans l’exécution d’une tâche particulière. Au final, les algorithmes utilisés dans le machine learning seront en mesure d’effectuer une tâche ou une fonction en toute autonomie ou de réaliser des prédictions en utilisant les données.

Comprendre le principe du fonctionnement du machine learning

Quatre étapes principales sont essentielles pour le développement d’apprentissage d’un modèle de machine learning. Pour mener à bien ce procédé, l’opération est alors supervisée par un data scientist :

• En premier lieu, il convient de préparer l’intégralité des données d’entraînement et ces dernières sont absolument essentielles afin de fournir suffisamment d’informations au modèle de machine Learning. Pour faciliter l’identification des données, ces dernières peuvent être accompagnées d’une étiquette, mais il ne s’agit aucunement d’une obligation. Dans tous les cas, il est impératif d’accorder tout le temps nécessaire dans la préparation des données avec en prime une bonne organisation. Sinon, l’apprentissage du machine Learning risque de ne pas fournir les résultats escomptés.
• L’étape suivante repose sur la sélection d’un algorithme spécifique qui sera alors exécuté sur la totalité des données. Pour faire un choix judicieux, il est primordial de déterminer le volume des données, mais également le type de données et la problématique rencontrée.
• La troisième phase correspond à l’entraînement et à l’apprentissage de l’algorithme. Pour faire simple, c’est un processus itératif et de nombreux tests seront exécutés afin de comparer les modèles produits. Pour optimiser les résultats, il est alors possible d’ajuster l’algorithme. Puis, les variables seront de nouveaux exécutées jusqu’à l’obtention d’un résultat probant. L’algorithme bénéficiant d’un entraînement correspond au modèle de machine Learning.
• La dernière étape repose sur l’amélioration du modèle. À titre d’exemple, un modèle de machine Learning avait pour fonction de détecter les spams informatique. Dans une optique d’amélioration, ce même algorithme sera également utilisé sur des e-mails.

Quels sont les principaux algorithmes du machine Learning ?

Il faut voir l’algorithme comme une séquence d’action absolument nécessaire dans le but d’effectuer un réglage ou d’aboutir à la résolution d’un problème. En la matière, il existe de nombreux types d’algorithmes, et il faudra systématiquement ajuster le choix par rapport aux actions à résoudre et par rapport à la complexité du problème. Parmi les algorithmes les plus couramment répandus du machine Learning, vous retrouvez l’arbre de décision, les forêts aléatoires et les algorithmes K-means.

Présentation de l’arbre de décision

L’avantage de cet algorithme repose sur sa flexibilité pour qu’il puisse être utilisé dans de nombreux contextes informatique. Par exemple dans le domaine pharmaceutique, de la finance ou encore de la grande distribution. Dans les faits, une arborescence de divers résultats sera alors établie par rapport à la probabilité qu’un événement se produise. Chaque événement bénéficie d’un calcul de toutes les probabilités jusqu’à la conclusion naturelle de celui-ci.

Dans le secteur bancaire, l’arbre de décision reste particulièrement utile afin de déterminer si un emprunt ou un financement sera judicieux selon les critères de la compagnie. Le même principe s’applique pour les compagnies pharmaceutiques. En effet, ces dernières utiliseront les algorithmes afin de déterminer le coût moyen d’un traitement ou bien pour calculer la probabilité des effets secondaires.

Présentation des forêts aléatoires

Dans le machine Learning, la forêt aléatoire constitue un algorithme incontournable. Le principe repose sur la construction de plusieurs arbres de classification et de régression. Différents scénarios sont ensuite associés à chaque arbre en prenant en considération des variables initiales. Une randomisation est alors appliquée sur l’algorithme, mais ce ne sera bien évidemment pas le cas des données. La forêt aléatoire reste un algorithme de prédilection dans la modélisation prédictive de classification et de régression.

Dans la mise en pratique, vous disposez de 10 variables avec 1000 observations sur une population. Donc, pour la construction du modèle CART, la forêt aléatoire utilisera dans un premier temps un échantillon de manière aléatoire en s’attardant sur uniquement cinq variables et une centaine d’observations. Puis, il y aura une répétition à de multiples reprises de ce processus afin d’obtenir une prédiction finale par rapport à chaque observation. Par conséquent, la somme des différentes prédictions constitue la prédiction finale.

À la découverte des algorithmes K-Means

Afin de résoudre les problèmes de clustering, les algorithmes K-Means de machine Learning sont utilisés, sans la moindre supervision. Pour cela, aucune classification externe ne sera utilisée et les algorithmes divisent ensuite l’intégralité des données dans le but de les classer dans des groupes que l’on appelle des clusters. Des points de données sont alors associés à un groupe avec des caractéristiques similaires. Puis, les algorithmes suivent ces différents points de données dans le temps afin de repérer n’importe quel changement pouvant se produire à l’intérieur des clusters.

Dans un dataset, les algorithmes K-Means sont alors utilisés afin de confirmer certaines hypothèses sur les groupes. Mais ces mêmes algorithmes sont également d’une très grande utilité afin de mettre en évidence des clusters inconnus.

Quelles sont les méthodes d’apprentissage les plus courantes ?

L’apprentissage supervisé

Il s’agit tout simplement de l’une des méthodes de machine Learning les plus couramment utilisées. Des exemples d’étiquettes sont alors formés pour faciliter le travail de l’algorithme. Des points de données étiquetés Runs ou Failed sont alors déployés sur un appareil. Puis, l’algorithme se verra attribuer un ensemble d’entrées avec les sorties attendues. Dans le but d’effectuer une détection des erreurs, l’algorithme développera son apprentissage grâce à la comparaison des sorties par rapport aux résultats attendus. De ce fait, une modification de son modèle s’effectuera en conséquence.

L’apprentissage supervisé comprend à la fois la prédiction, mais également la régression et la classification. Cela permettra à l’apprentissage supervisé de se baser sur des patterns dans le but de prédire la valeur d’une étiquette. L’apprentissage supervisé est incontournable dans les applications dans lesquelles les données historiques sont nécessaires pour prédire des événements futurs. Par exemple, pour une compagnie d’assurances afin de déterminer le risque potentiel qu’un client subisse un accident ou bien dans le secteur bancaire pour limiter les transactions frauduleuses.

L’apprentissage non supervisé

Comme son nom l’indique, c’est une méthode en opposition avec l’apprentissage supervisé. Son application s’effectue essentiellement pour les données ne possédant pas d’étiquettes historiques. Donc, il n’y a pas de bonnes ou de mauvaises réponses pour le système. C’est à l’algorithme d’effectuer lui-même le travail par rapport aux éléments dont il dispose.

Ce travail permet alors de trouver une structure grâce à l’exploration des données. D’ailleurs, l’apprentissage non supervisé reste particulièrement plébiscité pour les données de transaction. Par exemple, la méthode s’avère intéressante pour l’identification des segments de consommateurs. Lorsque ces derniers présentent des attributs similaires, il est alors plus facile de les déceler dans le but de les regrouper. Ensuite, ces informations seront utilisées dans une campagne de marketing.

À l’inverse, l’apprentissage non supervisé permet de mettre en évidence les attributs clés dans le but d’effectuer une séparation des différents segments de consommateurs.

Quels sont les secteurs d’application concernés par le machine Learning ?

À vrai dire, le machine Learning intéresse de nombreuses industries, mais également le cinéma ou le monde de la peinture. Initialement, la technologie concerne essentiellement le domaine informatique, mais les entreprises ont rapidement compris l’avantage compétitif qu’elle pourrait procurer.

Ainsi, de nombreuses entreprises de l’industrie de la finance et les banques ont recours au machine Learning dans le but de mettre en évidence des informations d’une très grande importance au sein de leur base de données. Mais le procédé reste également utile pour limiter la fraude. Le data mining est alors plébiscité pour l’identification des clients à risque et insights pour déterminer les meilleures opportunités d’investissement.

Dans le but de traiter l’intégralité des données issues de plusieurs sources, le machine Learning est utilisé par les agences gouvernementales. Parmi les applications directes, vous retrouvez la diminution du nombre de vols d’identité ou encore la détection des fraudes.

Le machine Learning reste particulièrement plébiscité dans le secteur de la santé. Un constat qui s’explique par l’émergence des appareils connectés, car ces derniers incorporent de nombreuses informations permettant un meilleur suivi du patient en temps réel. Ainsi, les experts médicaux auront la possibilité de réaliser une analyse plus fine des données en dégageant des tendances alarmantes. Donc, le machine Learning contribue à l’amélioration des traitements, des analyses et des diagnostics.

Impossible d’évoquer cette technologie sans parler du marketing. Vous avez probablement remarqué en naviguant sur Internet des publicités ciblées avec des produits susceptibles de vous intéresser par rapport à votre historique d’achat ou en fonction de votre parcours. Si un tel résultat est alors possible, c’est grâce à la collecte des données et elles sont ensuite analysées pour vous offrir la meilleure expérience shopping.

L’analyse de données et le machine Learning

L’analyse de donnée et la Date Science s’appuient massivement le machine Learning. En effet, la technologie reste idéale afin de tester des algorithmes d’analyse prédictive et ensuite de les appliquer afin de prédire un futur. Dans ce contexte, le machine Learning permet une analyse des données de façon plus rapide et de manière plus précise en se basant sur l’automatisation du développement de modèles analytiques. Des tâches sont ensuite assignées à des machines spécifiques et ces dernières réaliseront l’analyse de données comme la détection d’anomalies, la classification ou le clustering.

Les données seront alors ingérées par les algorithmes et ils seront en mesure de délivrer des inférences statistiques avec une amélioration continue au fur et à mesure du temps et cela de manière autonome. Lorsque des modifications sont alors observées dans les données, les algorithmes sont capables de les déceler et de s’adapter afin de prendre les meilleures décisions, sans la moindre intervention humaine.

Pour le moment, la présence d’un humain reste requise pour vérifier le résultat produit par les algorithmes de machine Learning. Le superviseur contrôle le sens des résultats obtenus et il vérifie que les données traitées ne soient pas altérées par l’algorithme.

Quel est le potentiel du machine Learning ?

Aujourd’hui, les entreprises utilisent un volume de donnés particulièrement important. Alors pour les valoriser, il est essentiel d’avoir recours au machine Learning et donc de l’intelligence artificielle. Mais pour y parvenir, il est impératif d’intégrer une plate-forme complète permettant de simplifier les opérations et de mettre en place des modèles d’une très grande efficacité à grande échelle. La solution la plus appropriée reste de vous orienter vers un prestataire informatique, capable de comprendre votre besoin.

Ainsi, vous profiterez d’une solution personnalisée permettant de répondre à vos différentes exigences en matière d’organisation et sur la gestion de cette intelligence artificielle. Mais comme vous le voyez, le machine Learning possède un énorme potentiel et ce n’est pas pour rien que de nombreuses industries, dans de nombreux secteurs n’hésitent pas à utiliser cette technologie d’intelligence artificielle .