Comment fonctionne le Machine Learning ?

<strong>Comment fonctionne le Machine Learning ?</strong>

Dans cette ère, l’apprentissage automatique est important. L‘apprentissage automatique aide aux opérations de gestion des entreprises et à la compréhension des comportements des clients. Il aide également au développement de nouveaux produits. Le machine learning (ML) fait partie des principales technologies d’intelligence artificielle.

Il consiste à entraîner un algorithme à reconnaitre au sein d’une base d’apprentissage des motifs récurrents. Cet entraînement aboutit à un modèle informatique conçu pour faire des prédictions (reconnaître un son, une image…) ou automatiser des tâches (répondre à une question, automatiser la conduite d’un véhicule…).

Toutes les grandes entreprises se tournent vers l’apprentissage automatique. Des entreprises comme Amazon, Facebook et Google font de l’apprentissage automatique une priorité. Voyons comment fonctionne l’apprentissage automatique.

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C’est quoi le machine Learning ?

Il existe de nombreuses définitions, mais je vais vous les donner avec des mots simples. L’apprentissage automatique est une forme d’intelligence artificielle. L’Intelligence Artificielle enseigne aux ordinateurs l’apprentissage à partir de leur expérience passée, comme le fait un humain.

Grâce à ce processus, l’ordinateur peut s’améliorer en identifiant ses modèles et en explorant les données. Cependant, il nécessite une participation minimale des humains pour certains codages.

Il y a eu tellement d’expériences dans les premières étapes. Il y avait quelques théories concernant les données et l’apprentissage et la façon dont l’ordinateur les reconnaît toutes.

Mais dans le monde d’aujourd’hui, l’apprentissage automatique devient plus complexe. Mais vous devez également connaître ces expériences de base.

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Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique existe depuis longtemps. Cependant, l’algorithme se complexifie de jour en jour. L’évolution récente consiste à appliquer ces données de manière plus rapide et plus efficace.

Les applications sont difficiles. Un diplômé capable de faire toutes ces choses de manière sophistiquée a une longueur d’avance sur les autres programmeurs. Les grandes entreprises ont besoin de ces programmeurs pour devancer leurs concurrents.

Il n’y a aucune tâche qui ne puisse être accomplie grâce à l’apprentissage automatique. Avec l’aide de l’apprentissage automatique, des modèles définis peuvent être établis. Et à l’avenir, il fonctionnera automatiquement avec un minimum d’interaction.

machine learning

Après l’arrivée de l’apprentissage automatique, les entreprises y transforment leurs processus, qui étaient auparavant gérés par des humains. Il en existe quelques exemples.

  • Assister aux appels des clients
  • Révision de curriculum vitae
  • Reconnaissance d’images
  • Reconnaissance de la parole
  • Diagnostic médical
  • Arbitrage statistique
  • Analyse prédictive
  • Extraction.

L’apprentissage automatique utilise deux techniques

Il existe deux techniques principales utilisées par l’apprentissage automatique. Elles sont les suivantes.

Apprentissage supervisé-

Dans cette technique, l’IA collecte les données précédentes. Elle aide également à collecter et à produire la sortie du déploiement de l’apprentissage automatique. En termes simples, l’apprentissage supervisé est la façon dont nous, les humains, apprenons des choses.

Nous faisons quelque chose de mal et faisons la bonne chose après l’avoir appris et analysé. C’est de la même manière que l’ordinateur apprend différentes choses.

Nous, les humains, fournissons diverses données aux ordinateurs. C’est ce qu’on appelle l’ensemble d’entraînement.

Apprentissage non supervisé –

Cette technique permet de trouver des modèles de données inconnus, et aide ensuite à trouver les erreurs. L’algorithme essaie généralement de comprendre la structure inhérente avec des exemples non étiquetés. Il existe deux tâches différentes dans l’apprentissage automatique non supervisé.

Regroupement

Dans cet apprentissage, les humains essaient d’abord de collecter des points de données. Puis de les transformer en clusters. Et enfin, il essaie de les rendre similaires les uns aux autres mais différents des autres clusters. C’est utile pour la segmentation du marché.

Réduction des dimensions

Ce modèle est plus efficace dans la formation. Cette technique permet de regrouper des attributs similaires pour une meilleure expérience et interprétation.

Utilisation de l’apprentissage automatique

Il existe mille applications de l’apprentissage automatique de nos jours. De la saisie de données aux évaluations complexes des risques, l’apprentissage automatique fait tout cela. Le monde évolue vers des choses automatisées. Par exemple, nous adorons les pilotes automatiques dans les voitures.

Il y a tellement de fonctions de service aux clients et de services aux clients que la machine

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L’apprentissage aide à gérer et à faire un bon parcours professionnel.

La reconnaissance vocale de Google et d’Amazon est également une application de l’apprentissage automatique. Il existe un grand nombre d’applications internes qui permettent à une organisation de dynamiser ses processus, ce qui contribue également à réduire la charge de travail manuelle.

L’une des choses les plus utiles que fait l’apprentissage automatique est de trouver les erreurs. Parfois, lors de l’observation de modèles ou d’analyses complexes, l’œil humain ne peut pas repérer les erreurs, mais l’ordinateur peut les détecter.

L’apprentissage automatique permet également d’offrir une qualité de service parfaite, des services efficaces et des produits innovants. Il libère les travailleurs humains pour ce faire. Ces technologies sont le traitement du langage naturel, l’apprentissage profond, la vision artificielle et l’apprentissage automatique.

Un être humain peut être doué pour organiser des feuilles de calcul ou identifier des modèles. Mais il ne peut pas analyser et examiner de grands ensembles de données.

L’algorithme de l’intelligence artificielle permet d’identifier et d’examiner de grandes données et de les analyser rapidement. Sans apprentissage automatique, cela n’est pas possible.

Quelle est la différence entre machine learning et intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle a pour but de simuler l’esprit humain. Partant de là, le machine learning n’est qu’un des outils permettant d’atteindre cet objectif.

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Il permet à la machine d’ingérer des exemples en fonction d’objectifs à atteindre, par exemple des images ou des vidéos pour reconnaitre un piéton qui traverse dans le cas d’une voiture autonome.

Mais cette technique a ses limites. Elle ne permet pas d’exécuter un raisonnement complexe. Il est par conséquent nécessaire de la coupler à d’autres méthodes pour tendre vers une IA digne de ce nom.

Certes très puissants en matière d’apprentissage, les réseaux de neurones ne sont cependant pas compléments fiables et peuvent dans certains cas aboutir à des résultats biaisés ou illogiques (exemple : une voiture autonome prenant un rond-point dans le mauvais sens).

D’où l’intérêt de combiner le deep learning avec d’autres méthodes, une IA symbolique par exemple reposant sur des règles métier prédéfinies, le code de la route dans notre exemple, qui seront injectées dans le réseau pour en affiner les capacités de raisonnement.

Meilleur langage de programmation pour le machine learning

Les langages de programmation les plus efficaces pour le machine Learning sont Python et R. Les data scientists connaissent bien ces deux langages. Mais il existe également d’autres langages pour l’apprentissage automatique.

Des projets différents nécessitent des langages différents. Les outils d’IA sont des bibliothèques logicielles permettant d’exécuter des tâches. Selon GitHub, le meilleur langage de programmation pour l’apprentissage automatique est Python.

Python peut être utilisé pour l’analyse et l’exploration des données. Il permet également d’élaborer différents modèles et algorithmes d’apprentissage automatique. Python permet le regroupement, la classification, la régression et la réduction de la dimensionnalité. La communauté Python est importante, et il est relativement facile d’apprendre Python.

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En conclusion

Le machine learning est important car il donne aux entreprises une vue des tendances du comportement des clients et des modèles opérationnels de l’entreprise, tout en soutenant le développement de nouveaux produits.

De nombreuses entreprises leaders d’aujourd’hui, telles que Facebook, Google et Uber, font de l’apprentissage automatique un élément central de leurs opérations. L’apprentissage automatique est devenu un différenciateur concurrentiel important pour de nombreuses entreprises.

Si vous voulez en savoir plus sur l’apprentissage automatique. Commencez à apprendre Python, et avec le temps vous deviendrez un pro. N’hésitez pas à commenter s’il y a quelque chose que vous ne comprenez pas.

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