Pour résumer, les algorithmes de Machine Learning apprennent de manière autonome à effectuer une tâche ou à réaliser des prédictions à partir de données et améliorent leurs performances au fil du temps. Une fois entraîné, l'algorithme pourra retrouver les patterns dans de nouvelles données.
Le machine learning (ML) est une forme d'intelligence artificielle (IA) qui est axée sur la création de systèmes qui apprennent, ou améliorent leurs performances, en fonction des données qu'ils traitent.
L'apprentissage automatique consiste à rassembler une grande quantité d'exemples pour déterminer les schémas sous-jacents, puis à les utiliser pour effectuer des prévisions concernant de nouveaux exemples. Prenons l'exemple des recommandations de films.
L'objectif principal de l'Intelligence Artificielle est d'apporter l'intelligence humaine aux machines. Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA qui aide les ordinateurs à apprendre et à agir comme des humains tout en améliorant leur apprentissage autonome au fil du temps.
Le langage Python s'est imposé comme le langage de référence pour les applications de machine learning.
Dans ce chapitre, je vous présente deux limites principales du machine learning : une limite théorique sur la capacité d'un algorithme à résoudre différentes tâches ; une limite pratique sur la capacité des ordinateurs à gérer la complexité des problèmes à traiter.
Les algorithmes de Machine Learning sont une classe bien spécifique d'algorithmes. Enseignés dans une formation Data, ils ne reçoivent pas d'instructions contrairement à beaucoup d'autres algorithmes. Ce sont des programmes à même d'apprendre en toute autonomie à partir des données.
Le Machine Learning peut être défini comme une branche de l'intelligence artificielle englobant de nombreuses méthodes permettant de créer automatiquement des modèles à partir des données. Ces méthodes sont en fait des algorithmes.
4.1.
Dans le domaine du Machine Learning, 3 acteurs se partagent le podium. Il s'agit de Microsoft, IBM et Google.
Selon les programmeurs, si Python est adapté aux projets du Machine Learning, c'est parce qu'il propose de nombreux packages et des bibliothèques de science des données (data science). Il s'agit de collections de modules avec du code pré-écrit que les développeurs utilisent pour implémenter les fonctionnalités.
Il existe de nombreux cas d'usage d'apprentissage machine en marketing tel que l'utilisation des algorithmes d'apprentissage machine dans l'identification automatique du contenu visuel (images et vidéos) afin d'en apprendre davantage sur les intérêts des utilisateurs, leurs activités et les marques auxquelles ils sont ...
Le Machine Learning est massivement utilisé pour la Data Science et l'analyse de données. Il permet de développer, de tester et d'appliquer des algorithmes d'analyse prédictive sur différents types de données afin de prédire le futur.
Des algorithmes à l'intelligence artificielle
On retrouve un lien avec les IA : « L'intelligence artificielle qui repose sur le machine learning concerne donc des algorithmes dont la particularité est d'être conçus de sorte que leur comportement évolue dans le temps, en fonction des données qui leur sont fournies ».
Les chatbots figurent parmi les applications de Machine Learning les plus courantes. Voici quelques exemples : La solution Watson Assistant, dont IBM met en valeur les « réponses rapides et simples », est programmée de manière à clarifier si besoin la nature des questions ou à transmettre la demande à un humain.
GPT-3, l'intelligence artificielle qui a appris presque toute seule à presque tout faire. L'entreprise américaine OpenAI exploite le plus gros réseau de neurones artificiels au monde, effectuant une grande variété de tâches avec des résultats souvent bluffants, mais à la qualité imprévisible.
Il est souvent expliqué que la différence entre Machine Learning et Deep Learning réside dans le fait que les algorithmes de Machine Learning vont traiter des données quantitatives et structurées (des valeurs numériques), lorsque ceux de Deep Learning traiteront des données non-structurées, comme le son, le texte, l' ...
Tous les modèles de Machine Learning sont classés en deux catégories : supervisé ou non supervisé. Si le modèle est un modèle supervisé, il peut-être de 2 types ou sous-catégories : modèle de régression ou de classification.
Le PageRank est sans aucun doute l'algorithme le plus utilisé dans le monde. Il est le fondement du classement des pages sur le moteur de recherche de Google.