Le machine Learning consiste à écrire un programme qui apprend à faire une Tâche T lorsque sa Performance P s'améliore avec une Expérience E. Pour se faire, on utilise couramment des algorithmes de Supervised Learning, Unsupervised Learning, ou Reinforcement Learning.
Le Deep Learning peut être défini comme une approche plus spécialisée du Machine Learning. Elle utilise les réseaux de neurones artificiels pour imiter la manière dont le cerveau humain traite les données. L'ordinateur apprend à travers le » renforcement » positif ou négatif.
Le Machine Learning ou apprentissage automatique est un domaine scientifique, et plus particulièrement une sous-catégorie de l'intelligence artificielle. Elle consiste à laisser des algorithmes découvrir des » patterns « , à savoir des motifs récurrents, dans les ensembles de données.
Le machine learning est une technique de programmation informatique qui utilise des probabilités statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre par eux-mêmes sans programmation explicite.
Réseau de neurones
« Le principe de base est très similaire à celui observé au niveau du cerveau, où l'apprentissage modifie l'efficacité de certaines synapses, ou connexions entre les neurones », fait remarquer le scientifique.
Il existe différents types d'apprentissage automatique : le supervisé, le non-supervisé et celui par renforcement.
L'apprentissage automatique (machine learning en anglais), qui est l'un des sous-domaines de l'intelligence artificielle, a pour objectif d'extraire et d'exploiter automatiquement l'information présente dans un jeu de données.
Ingénieur en machine learning
Son rôle principal est de sélectionner, d'entrainer et déployer des modèles d'apprentissage en se basant sur un jeu de données. Il pourra aussi développer des algorithmes et écrire des programmes pour extraire des informations pertinentes qui serviront à la phase de modélisation.
Un modèle Machine Learning est un fichier qui a été entraîné pour reconnaître certains types de modèles. Vous entraînez un modèle sur un ensemble de données, en lui fournissant un algorithme qu'il peut utiliser pour raisonner sur les données et apprendre de celles-ci.
Pour créer une intelligence artificielle, les scientifiques utilisent différentes techniques regroupées sous une même discipline : l'apprentissage machine (ou machine learning, en anglais). Parmi ces techniques, figure l'apprentissage supervisé. "Actuellement, c'est la méthode la plus répandue.
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.
4.1.
Dans le domaine du Machine Learning, 3 acteurs se partagent le podium. Il s'agit de Microsoft, IBM et Google. En effet, les 3 acteurs bénéficient de leur statut d'éditeur mondial ainsi que leur empreinte déjà faite dans les domaines du Cloud Computing et du Big Data.
Si l'intelligence artificielle est un concept visant à simuler un ou des comportements humains, le machine learning n'est qu'une méthode pour atteindre la création d'une intelligence artificielle. Ainsi, l'IA n'est possible qu'avec l'usage de plusieurs méthodes, dont le machine learning.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Contrairement aux moteurs de règles qui se contentent d'appliquer des formules et des algorithmes construits par le concepteur de la solution, les algorithmes de Machine Learning permettent à des ordinateurs de reproduire des processus cognitifs par mimétisme.
Plusieurs facteurs influencent l'apprentissage, notamment le style d'apprentissage, la motivation intrinsèque et extrinsèque, les stratégies cognitives, les émotions, les stratégies métacognitives, les expériences et les connaissances antérieures, le niveau d'implication, l'hérédité, le genre, la personnalité et l'âge ...
Une méthode pédagogique décrit le moyen pédagogique adopté par le formateur pour favoriser l'apprentissage et atteindre son objectif pédagogique. En principe un formateur valorise davantage une méthode qu'une autre, cela permet la facilitation de l'apprentissage et la médiation du savoir.
L'utilisation de l'apprentissage non supervisé peut être réunie en problèmes de clustering et d'association.
Tel un super assistant, elle collecte, tri et analyse les données ; apprend et s'ajuste de manière autonome. De la santé à la justice en passant par les transports, les bénéfices du big data sont exponentiels. Zoom sur les avantages de l'intelligence artificielle dans 5 secteurs-clés.
L'intelligence artificielle peut fonctionner grâce à l'addition de 3 grands facteurs: une vaste quantité de data ; une puissance informatique extraordinaire, notamment grâce au cloud ; et des algorithmes révolutionnaires, basés sur le deep-learning.
Le plus utilisé est python, de loin, je vous le conseille, mais il existe aussi R, C++ et javascript. Python semble le plus populaire aujourd'hui.
Mais le grand vainqueur reste l'Assistant de Google avec un score de 100% pour les questions comprises et 97,6% de bonnes réponses. Du côté d'Amazon, numéro un des enceintes connectées; affiche 99% de questions comprises pour 72,5% de bonnes réponses avec son assistant vocal Alexa.