Présentation de l’apprentissage automatique

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et comment fonctionne-t-il ?

L'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, utilise des modèles mathématiques pour aider les ordinateurs à apprendre des données sans instruction directe. En utilisant des algorithmes pour identifier des motifs, l'apprentissage automatique crée des modèles de données qui font des prédictions. Les prédictions s'améliorent à mesure que davantage de données sont collectées et analysées, tout comme les humains apprennent de l'expérience. Cette adaptabilité rend l'apprentissage automatique idéal pour des scénarios avec des données ou des tâches en constante évolution, où coder des solutions serait impraticable.

Points clés

L'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, permet aux ordinateurs d'apprendre des données, d'identifier des motifs et de faire des prédictions qui s'améliorent au fil du temps.
L'apprentissage automatique aide les organisations à découvrir des insights, améliorer l'exploration de données, enrichir l'expérience client, prédire le comportement des clients, réduire les risques et diminuer les coûts.
Les techniques d'apprentissage automatique incluent l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé, l'apprentissage par renforcement, le Deep Learning, l'apprentissage par transfert et l'apprentissage par ensemble.
Divers secteurs utilisent l'apprentissage automatique, notamment la finance, la santé, le transport, le service client et l'agriculture.
Le processus d'apprentissage automatique implique la collecte et la préparation des données, l'entraînement du modèle et l'interprétation des résultats.
Lors de la sélection d'une plateforme d'apprentissage automatique, recherchez des fonctionnalités telles que l'informatique en nuage, des environnements de développement accessibles, le support pour des frameworks d'apprentissage automatique familiers et une sécurité de niveau entreprise.

Comment l'apprentissage automatique génère un ROI

Révèle des insights

L'apprentissage automatique aide à identifier des motifs ou des structures au sein de données structurées et non structurées grâce à l'analyse de données, révélant des insights exploitables pour la prise de décision. Il améliore également les prédictions et s'adapte aux nouvelles données au fil du temps.

Améliore l'exploration de données

L'apprentissage automatique est excellent pour l'exploration de données, qui consiste à extraire des informations utiles à partir de grands ensembles de données. Il va encore plus loin en améliorant continuellement ses capacités au fil du temps, conduisant à des insights plus précis et à une meilleure prise de décision.

Améliore l’expérience client

Les interfaces adaptatives, le contenu ciblé, les chatbots et les assistants virtuels vocaux sont des exemples de la façon dont l’apprentissage automatique peut aider à optimiser l’expérience client. En analysant le comportement et les préférences des clients, l'apprentissage automatique personnalise les interactions, fournit des informations opportunes et pertinentes, et rationalise le service client.

Réduit les risques

En apprenant continuellement à partir de nouvelles données, l'apprentissage automatique améliore sa capacité à détecter et à prévenir la fraude, offrant une protection robuste contre les menaces évolutives. À mesure que les tactiques de fraude évoluent, l'apprentissage automatique s'adapte en détectant de nouveaux motifs et en empêchant les tentatives avant qu'elles ne réussissent.

Anticipe le comportement des clients

L’apprentissage automatique analyse 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. En apprenant continuellement à partir de nouvelles interactions, l'apprentissage automatique prédit les besoins et préférences futurs des clients pour soutenir un engagement proactif et personnalisé.

Réduit les coûts

L'apprentissage automatique réduit les coûts en automatisant des processus répétitifs et chronophages, permettant aux collaborateurs de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et à plus forte valeur ajoutée. De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique optimisent l'allocation des ressources et minimisent les inefficacités opérationnelles en analysant de grands ensembles de données et en identifiant des domaines à améliorer. Vous réaliserez ainsi des économies considérables pour l’entreprise.

Comment l'apprentissage automatique apprend des données et fait des prédictions ou des décisions

Apprentissage supervisé

Utilise des ensembles de données avec des étiquettes ou une structure, où les données agissent comme un enseignant et « entraînent » le modèle d'apprentissage automatique, augmentant ainsi sa capacité à faire une prédiction ou à prendre une décision. Le modèle apprend en comparant ses prédictions aux résultats réels et en ajustant en conséquence, améliorant ainsi sa précision au fil du temps.

Apprentissage non supervisé

Utilise des ensembles de données sans étiquette ni structure, en regroupant les données en grappes pour trouver des modèles et des relations. Cette technique aide à découvrir des structures cachées dans les données, la rendant utile pour des tâches comme la segmentation de clients et la détection d'anomalies.

Apprentissage semi-supervisé

Combine à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l’entraînement. Cette technique est particulièrement utile lorsque l'étiquetage des données est coûteux ou chronophage. En utilisant les données non étiquetées, le modèle d'apprentissage automatique améliore son efficacité d'apprentissage et sa précision, rendant l'apprentissage semi-supervisé une technique pratique pour de nombreux scénarios du monde réel.

Apprentissage par renforcement

Implique un agent—un programme informatique agissant au nom de quelqu'un ou de quelque chose—qui remplace l'opérateur humain. L'agent détermine le résultat basé sur une boucle de rétroaction, apprenant des signaux de rétroaction pour améliorer ses performances au fil du temps.

Deep Learning

Utilise des réseaux neuronaux avec de nombreuses couches, appelés réseaux neuronaux profonds, pour modéliser des motifs complexes dans les données. Ce sous-ensemble de l'apprentissage automatique est particulièrement efficace pour la reconnaissance vocale et d'image, et excelle à traiter de grandes quantités de données et à résoudre des problèmes complexes dans divers domaines.

Apprentissage de transfert

Est pré-entraîné sur une tâche puis affiné sur une tâche connexe. Cette technique est utile lorsqu'il y a peu de données pour la nouvelle tâche. En utilisant les connaissances de la tâche initiale, l'apprentissage par transfert améliore considérablement les performances et réduit le temps d'entraînement pour la nouvelle tâche.

Apprentissage par ensemble

Combine plusieurs modèles pour améliorer les performances globales. En agrégeant les prédictions de plusieurs modèles, l'apprentissage par ensemble améliore la précision et la robustesse, surpassant tout modèle unique.

Fonctionnement de l’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes

Voici un aperçu étape par étape du processus d'apprentissage automatique.

Une fois les sources de données identifiées, les données disponibles sont compilées. Le type de données aide à informer quels algorithmes d'apprentissage automatique utiliser. Lorsque le scientifique des données examine les données, les anomalies sont identifiées, la structure est développée et les problèmes d'intégrité des données sont résolus. Des étapes de prétraitement des données telles que la normalisation, le redimensionnement et l'encodage des variables catégorielles sont également effectuées pour s'assurer que les données sont dans un format approprié pour la modélisation.
Les données préparées sont divisées en deux groupes : le jeu d’apprentissage et le jeu de test. L'ensemble d'entraînement constitue une grande partie des données et est utilisé pour ajuster les modèles d'apprentissage automatique afin d'atteindre la plus haute précision.
Lorsque le scientifique des données est prêt à sélectionner le modèle de données final, l'ensemble de tests est utilisé pour évaluer les performances et la précision. Des métriques telles que la précision, le rappel et le score F1 sont calculées pour évaluer la performance du modèle sur des données non vues.
Les scientifiques de données examinent les résultats des modèles d'apprentissage automatique pour extraire des informations, tirer des conclusions et faire des prédictions. Ils utilisent divers outils et techniques de visualisation, tels que les matrices de confusion, pour interpréter et évaluer la performance du modèle.

Fonctionnalités principales

Que fait l'apprentissage automatique ?

Prédire des valeurs

L'apprentissage automatique prédit des valeurs en identifiant les causes et les effets entre les variables. Les algorithmes de régression créent un modèle à partir de ces valeurs, qui sont ensuite utilisées pour faire des prédictions. Les études de régression permettent de prévoir l'avenir, par exemple en anticipant la demande de produits, en prédisant les chiffres de vente ou en estimant les résultats d'une 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 l’apprentissage automatique peut être utilisé pour répondre aux différentes préoccupations.

Trouver la structure

Les algorithmes de clustering sont souvent la première étape de l’apprentissage automatique, en révélant la structure sous-jacente du jeu de données. En catégorisant des éléments communs, le clustering est largement utilisé dans la segmentation de marché pour informer les prix et prédire les préférences des clients. Les algorithmes de classification sont utilisés dans l'apprentissage supervisé pour attribuer des étiquettes prédéfinies qui catégorisent avec précision les informations.

Le rôle des ingénieurs en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique transforment les données brutes recueillies à partir de divers pipelines de données en modèles de science des données évolutifs. Ils relient les données structurées aux modèles définis par les scientifiques de données. Ils développent également des algorithmes et construisent des programmes qui permettent aux machines, ordinateurs et robots de traiter des données et d'identifier des motifs. Cela implique de sélectionner et d'implémenter des algorithmes appropriés, de former et d'évaluer des modèles, et d'ajuster les hyperparamètres pour optimiser la performance.

En plus de ces tâches, les ingénieurs en apprentissage automatique prétraitent les données pour les rendre adaptées à la modélisation, déploient des modèles dans des environnements de production et les surveillent et mettent à jour en continu pour maintenir leur précision et leur efficacité. En travaillant en étroite collaboration avec les scientifiques de données, ils comblent le fossé entre la collecte de données et les informations exploitables, veillant à ce que les solutions d'apprentissage automatique soient à la fois pratiques et impactantes.

Algorithmes de l’apprentissage automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique identifient des motifs au sein des données grâce à l'analyse des données. Ils aident les scientifiques de données à résoudre des problèmes en prédisant des valeurs, en identifiant des occurrences inhabituelles, en déterminant la structure et en créant des catégories. Le choix de l'algorithme dépend du type de données et du résultat souhaité. Les algorithmes sont généralement classés par technique : apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement, ou par fonction, comme la classification, la régression et le clustering. Sélectionner le bon algorithme est essentiel pour des applications d'apprentissage automatique efficaces.

En savoir plus sur les algorithmes de l’apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique dans les secteurs

Les entreprises de divers secteurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs opérations, optimiser la prise de décision et stimuler l'innovation. Voici quelques exemples clés de la manière dont l'apprentissage automatique est appliqué dans différents secteurs.

Banque et finance

La gestion des risques et la prévention des fraudes sont des domaines clés où l'apprentissage automatique apporte une valeur ajoutée considérable au secteur financier.

Santé

Améliorer les outils de diagnostic, soutenir la surveillance des patients en temps réel et prédire les épidémies de maladies sont quelques exemples de la manière dont l'apprentissage automatique aide à améliorer les soins aux patients.

Transport

L'apprentissage automatique transforme le transport en identifiant les anomalies de circulation, en optimisant les itinéraires de livraison et en soutenant les véhicules autonomes.

Service clientèle

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

Distribution

L’apprentissage automatique 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

L'apprentissage automatique améliore l'agriculture en développant des robots pour faire face aux pénuries de main-d'œuvre, en diagnostiquant les maladies des plantes et en surveillant la santé du sol.

Que demander à une plateforme d’apprentissage automatique

Lors du choix d'une plateforme d'apprentissage automatique, recherchez une solution qui offre ces fonctionnalités critiques pour les entreprises.

Cloud computing

Avec une configuration et un déploiement faciles, le cloud est idéal pour gérer des charges de travail de toutes tailles, vous permettant de connecter des sources de données et de vous adapter à la demande, sans connaissances avancées requises.

Environnement de développement intuitif

La plateforme idéale prend en charge une gamme de niveaux de compétence.

Prise en charge intégrée des frameworks familiers de l’apprentissage automatique

Qu’il s’agisse d’Open Neural Network Exchange (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

Choisissez une plateforme qui offre une gouvernance, une sécurité et un contrôle de niveau entreprise pour protéger votre infrastructure.

Ressources

Découvrir le Machine Learning

Développez vos compétences, commencez avec Azure Machine Learning et profitez des ressources Azure.

Une femme souriante tenant un téléphone et un homme tenant un plateau.

Azure Machine Learning

Prise en main d’Azure Machine Learning

Une femme pointant vers un écran d'ordinateur et un homme regardant l'écran.

Ressources Azure

Explorez le centre de ressources Azure

Accédez à des vidéos, à des rapports d’analystes, à des formations, à des études de cas, à des exemples de code et à des architectures de solutions.

Découvrir les ressources

Femme aux cheveux marrons tenant une tablette.

Microsoft Learn

Hub d’apprentissage Azure AI

Développez vos compétences en IA et en apprentissage automatique avec des plans d'apprentissage auto-rythmé, des vidéos et des articles.

Démarrer l’entraînement

Les quatre bases de l'apprentissage automatique sont la collecte de données, l'entraînement du modèle, l'évaluation du modèle et le déploiement du modèle. La collecte de données implique de rassembler et de préparer des données pour l'analyse. L'entraînement du modèle utilise ces données pour apprendre à l'algorithme à faire des prédictions ou des décisions. L'évaluation du modèle évalue la performance du modèle à l'aide de métriques telles que la précision et le rappel. Enfin, le déploiement du modèle implique d'intégrer le modèle entraîné dans un environnement de production pour faire des prédictions ou des décisions en temps réel.
La régularisation en apprentissage automatique est une technique utilisée pour prévenir le surapprentissage, qui se produit lorsqu'un modèle fonctionne bien sur les données d'entraînement mais mal sur de nouvelles données non vues. Les méthodes de régularisation courantes incluent la régularisation L1 (Lasso) et L2 (Ridge), qui ajoutent différents types de pénalités aux paramètres du modèle. Cela aide à améliorer la généralisation du modèle aux nouvelles données, conduisant à de meilleures performances dans des applications réelles.
Elle mesure la proportion d'instances positives réelles que le modèle identifie correctement. En d’autres termes, le rappel répond à la question : "Parmi tous les cas positifs, combien le modèle a-t-il correctement prédit ?"
Un exemple de modèle d'apprentissage automatique est un arbre de décision. Un arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour la classification et la régression. Il fonctionne en divisant les données en sous-ensembles selon les valeurs des caractéristiques d'entrée, formant une structure d'arbre de décisions. Chaque nœud de l'arbre représente une caractéristique, chaque branche représente une règle de décision, et chaque nœud terminal représente un résultat.
Les arbres de décision sont simples et faciles à comprendre, ce qui les rend largement utilisés pour des tâches telles que la prédiction du comportement des clients ou le diagnostic de conditions médicales
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA. En essence, l'IA englobe un large éventail de technologies et d'approches, telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la robotique. L'apprentissage automatique est l'une des techniques clés utilisées pour atteindre l'IA, permettant aux systèmes d'apprendre et de s'adapter automatiquement à partir de l'expérience, rendant les applications d'IA plus efficaces et intelligentes.
L'apprentissage automatique est une technique clé dans l'analyse prédictive, qui utilise des données historiques pour prédire des événements futurs. Il améliore ce processus en identifiant des motifs et des relations au sein des données, permettant des prédictions plus précises et évolutives. Les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés sur des données historiques pour apprendre des motifs sous-jacents et peuvent être appliqués à de nouvelles données pour prédire des résultats. En apprenant continuellement, ces modèles améliorent leur précision prédictive, rendant l'analyse prédictive plus efficace.
Alors que l'apprentissage automatique englobe une variété d'algorithmes et de techniques pour apprendre à partir des données, le Des se concentre spécifiquement sur l'utilisation de ces réseaux de neurones profonds pour atteindre de hautes performances dans des tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole. Tout Deep Learning est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, mais tout apprentissage automatique n'implique pas le Deep Learning.