Les bases de l'apprentissage automatique et de l'IA en entreprise

Jun 11, 2023

Peu d’innovations ont autant captivé l’imagination du monde que l’apprentissage automatique (ML). Ce sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) transforme les industries et remodèle la façon dont nous abordons les problèmes complexes. Mais qu’est-ce que l’apprentissage automatique exactement, et comment les algorithmes apprennent-ils et s’améliorent-ils ?

Introduction à l'apprentissage automatique :

À la base, l’apprentissage automatique est l’art et la science consistant à entraîner les ordinateurs à apprendre à partir des données. Au lieu d’être explicitement programmées pour effectuer une tâche, les machines reçoivent des données et des algorithmes qui leur permettent d’apprendre des modèles et des relations au sein des données. Grâce à ce processus, les machines peuvent faire des prédictions, prendre des décisions et identifier des informations qui sont souvent difficiles à découvrir pour les systèmes traditionnels basés sur des règles.

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Maintenant, si je vous dis 2+2, vous répondrez 4. Si je vous demande 3+3, vous répondrez 6. Si je vous demande 4+4, vous répondrez 8. Pourquoi pensez-vous que vous savez cela ? C'est parce que tu l'as dans ta mémoire.

C’est ce que nous appelons les créateurs d’étiquettes. Ce sont des étiquettes structurelles que vous avez déjà en tête et basées sur des choses que vous avez apprises dans le passé.

Maintenant, changeons-le. si je te dis 1+1 = 3, 2+2 = 5, et qu'ensuite je te demande 5+5, que vas-tu me dire ? Vous me direz probablement 11. C’est parce que vous avez étudié le modèle.

Ce qui arrive n’a donc rien de magique. L'apprentissage automatique apprend grâce à certaines données structurelles que vous avez dans la base de données ou que vous apprenez grâce à un accès possible aux données. De la même manière que vous étudiez la tendance et le modèle pour répondre à la question, c’est ce que fait l’apprentissage automatique. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui imite le fonctionnement du cerveau.

Les éléments constitutifs de l’apprentissage automatique comprennent :

Données : Le fondement de l’apprentissage automatique, ce sont les données. Des données de qualité sont essentielles pour entraîner efficacement les algorithmes. Ces données peuvent être structurées (comme les tableaux d'une base de données) ou non structurées (comme les images, le texte et les vidéos). Ces données sont ce que l’IA apprend et détecte des modèles et des tendances pour prendre des décisions futures.

Caractéristiques : Les fonctionnalités sont les attributs ou caractéristiques extraits des données que l'algorithme utilise pour faire des prédictions. Par exemple, dans un système de détection de spam par courrier électronique, les fonctionnalités peuvent inclure la fréquence de certains mots ou la longueur de l'e-mail.

Modèle : Le modèle est au cœur de l’apprentissage automatique. Il s'agit d'une représentation mathématique qui apprend des modèles et des relations à partir des données fournies. Considérez-le comme un ensemble de règles que l'algorithme affine à mesure qu'il traite davantage de données. C’est comme essayer de modéliser des situations réelles et de donner à l’algorithme un ensemble de règles sur ce qu’il faut faire lorsque cela se produit.

Algorithme : Les algorithmes sont les instructions qui guident le processus d'apprentissage. Ils déterminent comment le modèle est ajusté en fonction des données fournies. Différents algorithmes sont adaptés à différents types de problèmes.

Voici quelques types d’apprentissage automatique très intéressants :

Enseignement supervisé : L'un des types d'apprentissage automatique les plus courants est l'apprentissage supervisé. Dans cette approche, l'algorithme est entraîné sur des données étiquetées, ce qui signifie que les données d'entrée sont associées à la sortie correcte. L'algorithme apprend la relation entre les entrées et les sorties, ce qui lui permet de faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles. Un exemple classique est la détection du spam par e-mail, où l'algorithme apprend à faire la distinction entre le spam et les e-mails légitimes.

Apprentissage non supervisé : L'apprentissage non supervisé implique la formation d'algorithmes sur des données sans sorties étiquetées. L’objectif est de découvrir des modèles, des structures ou des relations cachées au sein des données. Le regroupement et la réduction de dimensionnalité sont des tâches courantes dans l'apprentissage non supervisé. Par exemple, le clustering peut regrouper des clients similaires pour des stratégies marketing ciblées.