Le machine Learning ou apprentissage automatique, est un domaine scientifique, qui est plus précisément une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Le principe de fonctionnement du machine learning consiste à laisser des algorithmes découvrir des « patterns », dans les ensembles de données. Ces dernières peuvent être des chiffres, des mots, des images, ou encore des statistiques, etc. Tout ce qui peut être stocké de manière numérique, peut très bien être utilisé comme données pour le Machine Learning. Les algorithmes peuvent apprendre et améliorer leurs performances lorsqu’ils décèlent les patterns dans ces données. En gros, les algorithmes de Machine Learning, apprennent par leur propre moyen comment effectuer une tâche ou réaliser des prédictions en utilisant des données dont ils ont accès. C’est aussi l’occasion d’améliorer leurs performances au fil du temps.
Fonctionnement du machine learning
Pour développer un modèle de Machine Learning, il faut passer par quatre étapes principales. En général, il s’agit d’un Data Scientist qui assure la gestion et la supervision de ce processus. Pour la première étape, il faut faire la sélection et la préparation de l’ensemble de données d’entraînement. Ce sont des données qui vont servir pour nourrir le modèle de machine Learning afin de résoudre le problème pour lequel il a été mis au point. En passant par cette adresse, https://mlexpertise.com/blog/ vous pouvez trouver davantage d’informations sur l’utilisation d’un Machine Learning.
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La deuxième étape consiste à choisir un algorithme à exécuter sur l’ensemble de données d’entraînement. La sélection de l’algorithme se fait en fonction du type et du volume de données d’entraînement, mais aussi du type de problèmes à résoudre.
La troisième étape porte surtout sur l’entraînement de l’algorithme. Ce processus est itératif. Les variables font le sujet d’une exécution à travers l’algorithme. Les résultats sont ensuite comparés avec ceux que le Machine Learning aurait dû produire. Pour maximiser la précision des résultats, il est tout à fait possible d’ajuster les poids et le biais. Des variables sont ensuite exécutées de nouveau jusqu’à ce que le résultat produit par l’algorithme soit correct la plupart du temps. Pour finir, la dernière étape est l’utilisation et l’amélioration du modèle.
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Usage et applications du machine learning
Ces derniers temps, de nombreuses avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle se fait entendre. En même temps, de plus en plus d’applications de l’IA voient le jour. A vrai dire, la plupart des progrès qui sont effectués dans ce domaine, sont en lien direct avec le Machine Learning. Ce dernier intervient effectivement dans de nombreux services modernes qui sont aujourd’hui très populaires. Il y a par exemple Netflix, YouTube et Spotify, qui sont des systèmes de recommandation qui utilisent cette technologie. C’est aussi le cas des moteurs de recherche web de Google et Baidu, les fils d’actualité de réseaux sociaux comme Facebook et twitter, ou encore les assistants vocaux comme Siri et Alexa. C’est pourquoi le Machine Learning, est considéré comme une innovation phare du XXIème siècle. Le Machine Learning permet aussi aux aspirateurs robots de faire le ménage seuls, à une boîte mail de détecter les spams. Celui-ci intervient aussi dans les systèmes d’analyse d’image médicale, pour aider les médecins à repérer des tumeurs, de manière efficace.