Présentation de Machine Learning

Science visant à entraîner des machines pour analyser et apprendre à partir des données, comme le font les humains.

Qu’est-ce que le Machine Learning et comment fonctionne-t-il ?

Le Machine Learning (ML) est le processus qui consiste à utiliser des modèles mathématiques de données pour aider un ordinateur à apprendre sans instruction directe. Il est considéré comme un sous-ensemble d’intelligence artificielle. Le Machine Learning utilise des algorithmes pour identifier des patterns dans les données, et ces patterns sont ensuite utilisés pour créer un modèle de données qui peut effectuer des prédictions. Avec des données et une expérience accrues, les résultats du Machine Learning sont plus précis, à l’instar de la manière dont les êtres humains s’améliorent avec la pratique.

L’adaptabilité du Machine Learning en fait un excellent choix dans les scénarios où les données changent toujours, si la nature de la demande ou de la tâche est toujours décalée, ou si le codage d’une solution est effectivement impossible.

Rapport entre Machine Learning et intelligence artificielle

Le Machine Learning est considéré comme un sous-ensemble d’intelligence artificielle. Un ordinateur « intelligent » pense comme un humain et effectue lui-même des tâches. L’une des méthodes permettant d’entraîner un ordinateur pour imiter un raisonnement humain consiste à utiliser un réseau neuronal, qui est une série d’algorithmes modélisés d’après le cerveau humain.

Rapport entre Machine Learning et analytique prédictive

Bien que le Machine Learning soit un type d’analyse prédictive, une nuance notable est que le Machine Learning est beaucoup plus facile à implémenter avec la mise à jour en temps réel à mesure qu’il obtient plus de données. L’analyse prédictive fonctionne généralement avec un jeu de données statique et doit être actualisée pour bénéficier de mises à jour.

Rapport entre Machine Learning et Deep Learning

Le Deep Learning (apprentissage profond) est une forme spécialisée de Machine Learning, utilisant des réseaux neuronaux (NN) pour fournir des réponses. Capable de déterminer la précision de lui-même, le Deep Learning classe des informations à la manière d’un cerveau humain, et alimente certaines des intelligences artificielles les plus semblables aux humains.

Les avantages du Machine Learning

Le Machine Learning a de nombreuses applications, et les possibilités sont en constante évolution. Voici quelques-uns des principaux avantages déjà observés par les entreprises :

Découvrez des insights

Le Machine Learning peut aider à identifier un pattern ou une structure dans des données structurées et non structurées, en aidant à identifier l’histoire racontée par les données.

Améliorez l’intégrité des données

Le Machine Learning est parfait au niveau du minage des données et peut aller plus loin, en améliorant ses capacités dans le temps.

Améliorez l’expérience utilisateur

Les interfaces adaptatives, le contenu ciblé, les chatbots et les assistants virtuels vocaux sont des exemples de la façon dont le Machine Learning peut aider à optimiser l’expérience client.

Réduisez les risques

À mesure que les tactiques de fraude évoluent, le Machine Learning effectue un suivi, en surveillant et en identifiant les nouveaux modèles pour détecter les tentatives avant leur réussite.

Anticipez le comportement des clients

Le Machine Learning peut analyser les données relatives aux clients pour identifier les patterns et les comportements, ce qui vous permet d’optimiser les recommandations de produits et de fournir la meilleure expérience client possible.

Réduire les coûts

Le Machine Learning peut activer une automatisation des processus significative, en libérant du temps et des ressources, et en permettant à votre équipe de se concentrer sur ce qui importe le plus.

Techniques Machine Learning

Il existe trois techniques principales que les personnes utilisent dans le Machine Learning :

Apprentissage supervisé

En associant aux jeux de données des étiquettes ou une structure, les données jouent le rôle d’enseignant et « forment » la machine, ce qui augmente sa capacité à effectuer une prédiction ou à prendre une décision.

Apprentissage non supervisé

Exploiter des jeux de données sans étiquette ni structure, rechercher des modèles et des relations en regroupant les données en clusters.

Apprentissage par renforcement

En remplaçant l’opérateur humain, un agent (programme informatique agissant au nom d’une personne ou de quelque chose) permet de déterminer le résultat en fonction d’une boucle de rétroactions.

Quand le Machine Learning résout les problèmes

Voici une présentation des étapes impliquées dans l’utilisation du Machine Learning pour résoudre des problèmes :

Étape 1 : Collecter et préparer les données

Une fois les sources de données identifiées, les données disponibles sont compilées. Le type de données dont vous disposez peut aider à choisir quels algorithmes Machine Learning vous pouvez utiliser. Lorsque vous passez en revue vos données, les anomalies sont identifiées, la structure est développée et les problèmes d’intégrité des données sont résolus.

Étape 2 : Former le modèle

Les données préparées sont divisées en deux groupes : le jeu d’apprentissage et le jeu de test. Le jeu d’apprentissage est une grande partie de vos données qui est utilisée pour adapter vos modèles à la plus grande précision.

Étape 3 : Valider le modèle

Lorsque vous êtes prêt à sélectionner votre modèle de données final, le jeu de test est utilisé pour évaluer les performances et la précision.

Étape 4 : Interpréter les résultats

Passez en revue les résultats pour obtenir des insights, tirer des conclusions et prédire les résultats.

Qu'offre le Machine Learning ?

Prédire des valeurs

Utiles pour identifier la cause et l’effet entre les variables, les algorithmes de régression créent un modèle à partir de valeurs, qui sont ensuite utilisées pour effectuer une prédiction. Les études de régression aident à prévoir le futur, ce qui peut aider à anticiper la demande de produits, à prédire des chiffres de vente ou à estimer les résultats de campagne.

Identifier les occurrences inhabituelles

Souvent utilisés pour identifier les risques potentiels, les algorithmes de détection d’anomalies identifient les données qui se situent en dehors de la norme prévue. Les défaillances d’équipement, les défauts structurels, les erreurs de texte et les instances de fraude sont des exemples de la façon dont le Machine Learning peut être utilisé pour répondre aux différentes préoccupations.

Trouver la structure

Les algorithmes de clustering sont souvent la première étape du Machine Learning, en révélant la structure sous-jacente du jeu de données. En catégorisant les éléments communs, le clustering est couramment utilisé dans la segmentation de marché. Il offre des insights qui peuvent vous aider à sélectionner le prix et à anticiper les préférences des clients.

Prédire les catégories

Les algorithmes de classification aident à déterminer la catégorie appropriée pour les informations. Ayant quelques similitudes avec le clustering, la classification est différente dans la mesure où elle est appliquée à l’apprentissage supervisé, où des étiquettes prédéfinies sont attribuées.

Brève introduction aux algorithmes Machine Learning

Les algorithmes Machine Learning identifient les patterns dans les données, ce qui permet aux chercheurs de données de résoudre les problèmes. Les algorithmes Machine Learning peuvent prédire des valeurs, identifier des occurrences inhabituelles, déterminer la structure et créer des catégories. Selon le type de données dont vous disposez et le résultat que vous recherchez, vous utiliserez des algorithmes différents. Les algorithmes sont généralement regroupés par technique (apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé ou renforcé) ou par famille d’algorithmes (notamment la classification, la régression et le clustering). En savoir plus sur les algorithmes Machine Learning.

Utilisation du Machine Learning par les différents secteurs

Les entreprises de différents secteurs utilisent le Machine Learning de différentes façons. Voici quelques exemples de son impact dans les secteurs clés :

Banque et finance

La gestion des risques et la prévention des fraudes sont des domaines clés où le Machine Learning ajoute une valeur exceptionnelle dans des contextes financiers.

Santé

Les outils de diagnostic, la surveillance des patients et la prédiction des épidémies sont quelques-uns des nombreux exemples de la façon dont le Machine Learning peut aider à améliorer les soins aux patients.

Transport

L’identification des anomalies du trafic, l’optimisation des itinéraires de livraison et les voitures pilotées automatiquement sont des exemples montrant en quoi le Machine Learning peut créer un impact positif sur les transports.

Service clientèle

La réponse aux questions, la mesure de l’intention du client et l’assistance virtuelle sont des exemples de la façon dont le Machine Learning prend en charge le secteur du service clientèle.

Distribution

Le Machine Learning permet aux détaillants d’analyser les modèles d’achat, d’optimiser les offres et les tarifs, et d’utiliser les données pour améliorer l’expérience globale du client.

Agriculture

Le développement de robots pour résoudre le manque de main-d’œuvre, le diagnostic des pathologies végétales et la surveillance de la santé des sols sont des exemples d’application du Machine Learning pouvant améliorer l’agriculture. Regardez cette vidéo pour voir un exemple de la façon dont le Machine Learning a permis d’augmenter le rendement de la récolte des agriculteurs de 30 %.

Que demander à une plateforme Machine Learning

Lors de la sélection d’une plateforme cloud Machine Learning, optez pour une solution proposant les fonctionnalités suivantes :

Cloud computing

Facile à configurer et à déployer, le cloud est parfait pour gérer les charges de travail de toutes tailles, ce qui vous permet de connecter des sources de données et de mettre à l’échelle à la demande, sans avoir besoin de connaissances approfondies.

Environnement de développement accessible

La plateforme idéale prend en charge tous les niveaux de compétence avec des options d’édition accessibles. Elle doit vous aider à tirer parti des avantages du Machine Learning si vous travaillez beaucoup dans le code ou si vous préférez des outils automatisés et des interfaces de type glisser-déplacer qui ne nécessitent aucune expérience du codage.

Prise en charge intégrée des frameworks familiers

Qu’il s’agisse de ONNX, Python, PyTorch, scikit-Learn ou TensorFlow, recherchez une plateforme qui vous permet de travailler avec les outils que vous connaissez et appréciez.

Sécurité de niveau d’entreprise

Recherchez une plateforme fournie avec la gouvernance, la sécurité et le contrôle au niveau de l’entreprise, qui vous aidera à protéger votre infrastructure.

Commercialisez vos modèles Machine Learning plus rapidement

Simplifiez la façon dont vous créez et déployez des modèles avec des fonctionnalités Machine Learning automatisées sans code, une prise en charge open source et des pratiques DevOps robustes pour le Machine Learning.