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 dont les entreprises bénéficient avec leurs projets de Machine Learning :
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
L’une des applications du Machine Learning est l’automatisation des processus, qui permet de libérer du temps et des ressources, et donc 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.
Fonctionnement du Machine Learning pour résoudre les problèmes
Voici une vue d’ensemble du processus de Machine Learning utilisé pour résoudre les 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 Machine Learning 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.
Que fait un ingénieur de Machine Learning ?
Les ingénieurs de Machine Learning convertissent les données brutes recueillies à partir de différents pipelines de données en modèles de science des données qui peuvent être appliqués et mis à l’échelle en fonction des besoins. Un ingénieur de Machine Learning connecte ces données structurées aux modèles définis par les scientifiques des données avec lesquels ils travaillent. En outre, les ingénieurs de Machine Learning développent également des algorithmes et des programmes qui permettent aux machines, aux ordinateurs et aux robots de traiter les données entrantes et d’identifier les modèles.
Brève introduction aux algorithmes Machine Learning
Les algorithmes Machine Learning identifient les modèles dans les données, ce qui permet aux scientifiques des données de résoudre les problèmes. Les algorithmes Machine Learning peuvent prédire des valeurs, identifier les occurrences inhabituelles, déterminer la structure et créer des catégories. En fonction du type de données et du résultat que vous recherchez, vous utiliserez différents algorithmes. Les algorithmes sont généralement regroupés par technique (apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé ou renforcé) ou par famille d’algorithmes (y compris 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 Machine Learning 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 les insuffisances de main-d’œuvre, diagnostiquer les maladies des plantes et surveiller l’intégrité des familles sont des exemples de façons dont le machine learning peut améliorer la main-d’œuvre. Regardez cette vidéo pour voir un exemple de la manière dont le Machine Learning a aidé à augmenter le rendement de la culture du 30%.
Que demander à une plateforme Machine Learning
Lors de la sélection d’une plateforme 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 de Machine Learning
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.