Apprentissage automatique (ML)

L'apprentissage automatique (aussi nommé ML ou Machine learning) est un ensemble d'algorithmes mathématiques pour l'analyse automatique des données. Le ML a commencé à prospérer entre les années 1980 et les années 2010 et comprend des algorithmes populaires tels que la machine vectorielle de support (SVM), les K-moyennes, la régression linéaire, pour n'en nommer que quelques-uns. Le but de l'apprentissage automatique d'obtenir la capacité à apprendre et à s'améliorer sans être explicitement programmés pour chaque tâche.

Voici ses principales caractéristiques de l'apprentissage automatique :

• Apprentissage à partir des données : Les modèles de ML utilisent des ensembles de données pour découvrir des modèles, faire des prédictions ou prendre des décisions. Plus les données sont abondantes et variées, plus le modèle peut être performant.
• Adaptabilité : Les algorithmes de ML s'ajustent aux nouveaux exemples et contextes. Cela les rend flexibles et capables de s'améliorer avec des données supplémentaires.
• Automatisation des tâches complexes : Le ML peut automatiser des tâches étant autrefois considérées comme difficiles ou impossibles à automatiser, comme la reconnaissance d'images, la prédiction de tendances, ou le traitement du langage naturel.
• Les types d'apprentissage sont :

Type d'apprentissage	Description
Apprentissage supervisé	Utilise des données étiquetées pour entraîner le modèle, avec des entrées associées à des sorties connues.
Apprentissage non supervisé	Travaille avec des données non étiquetées pour identifier des structures ou des regroupements.
Apprentissage par renforcement	Le modèle apprend par essais et erreurs, en recevant des récompenses pour des actions correctes.



• Précision et amélioration continue : Les modèles de ML sont évalués et améliorés en continu. Leurs performances peuvent s'améliorer avec le temps à mesure qu'ils reçoivent davantage de données et que les algorithmes sont ajustés.
• Applications variées : Le ML est appliqué dans de nombreux domaines, comme la médecine, les services financiers, la cybersécurité, le marketing, et l'automobile, avec des cas d'usage tels que la détection de fraude, les recommandations de produits, et les voitures autonomes.
• Utilisation d'algorithmes variés : Le ML comprend de nombreux types d'algorithmes, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support (SVM), les algorithmes de régression et les méthodes de clustering.
• Modèles prédictifs et descriptifs : Le ML est utile pour des analyses prédictives (anticiper des événements futurs) et descriptives (identifier des schémas dans les données).

Régression

La régression est l'ajustement d'une ligne ou d'une courbe représentative (dans des dimensions plus élevées, un hyperplan ou une surface générale) à un ensemble de points de données d'entrée/sortie. La régression en général peut être effectuée pour diverses raisons : pour produire une soi-disant ligne de tendance (ou courbe) pouvant être utilisée pour aider à résumer visuellement, ramener un point particulier sur les données à l'étude, ou pour apprendre un modèle afin que des prédictions précises peuvent être faites concernant les valeurs de sortie à l'avenir.

Classification

La tâche d'apprentissage automatique de la classification est similaire en principe à celle de la régression. La principale différence entre les deux est qu'au lieu de prédire une production à valeur continue (par exemple, le prix de l'action, la tension artérielle,....), avec la classification, ce que nous visons à prédire prend des valeurs ou des classes discrètes. Les problèmes de classification se posent sous une multitude de formes. Par exemple, la reconnaissance d'objets, où différents objets d'un ensemble d'images sont distingués les uns des autres (par exemple, des chiffres manuscrits pour le tri automatique du courrier ou des panneaux de signalisation pour les voitures semi-autonomes et autonomes), est un problème de classification très populaire. D'autres problèmes de classification courants incluent la reconnaissance vocale (reconnaissance de différents mots prononcés pour les systèmes de reconnaissance vocale), la détermination du sentiment général d'un réseau social comme Twitter envers un produit ou un service particulier, ainsi que la détermination du type de geste de la main que quelqu'un fait à partir d'un ensemble de possibilités (à utiliser par exemple pour contrôler un ordinateur sans souris).

Liste des solutions

Voici la liste des solutions pour l'apprentissage automatique :

Voir également

Alibaba Cloud - Machine Learning Platform For AI
AWS - Amazon SageMaker
Azure - Azure Machine Learning
IBM Cloud - IBM Watson Machine Learning