L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience sans être des programmes explicites. Ses algorithmes sont généralement classés en deux catégories : supervisés et non supervisés. L'apprentissage automatique supervisé fait des prédictions ou des classifications sur la base d'exemples connus, tandis que l'apprentissage non supervisé s'appuie uniquement sur des données brutes.
Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important ?
L'apprentissage automatique peut découvrir des modèles complexes et cachés dans les données, ce qui lui permet d'identifier des informations que les analyses traditionnelles risquent de ne pas voir. Il excelle dans la modélisation prédictive, permettant de prévoir les résultats futurs sur la base de données historiques. En outre, il est bien adapté à des tâches telles que le traitement du language naturel, qui permet de comprendre et de générer du langage humain, ce qui dépasse le champ d'application de l'analyse traditionnelle.
Exemples d'apprentissage automatique
Voici quelques utilisations courantes :
- Les assistants personnels comme Amazon Alexa et Apple Siri utilisent la ML pour comprendre les instructions vocales, appliquer l'apprentissage historique et effectuer des actions.
- détection des détection des fraudes utilise l'apprentissage automatique pour détecter les transactions potentiellement frauduleuses.
- Le traitement du langage traitement du language naturel (NLP) l'utilise pour traduire la parole en texte.
- Les utilisations des réseaux sociaux comprennent le suivi des flux sur un sujet et l'inférence du sentiment des dialogues.
- Des plateformes comme LinkedIn l'utilisent pour recommander des auteurs d'articles susceptibles d'intéresser un utilisateur ou des groupes potentiels à rejoindre.
- Le ML peut surveiller le comportement du trafic réseau afin de détecter et d'intercepter les intrusions potentielles dans le réseau.
- Les sites d'achat utilisent l'apprentissage automatique pour faire des recommandations basées sur les achats passés et l'historique de navigation.
- Dans le domaine des soins de santé, les prestataires peuvent obtenir des informations à partir des résultats des tests qui indiquent des problèmes potentiels et utiliser l'apprentissage automatique pour élaborer des traitements recommandés.
- Les rédacteurs peuvent obtenir des recommandations d'images basées sur le contenu de leurs articles.
Projets d'apprentissage automatique
Un projet de ML comporte de nombreuses étapes, dont les suivantes :
- Les ingrédients essentiels d'un modèle de machine learning sont la sélection et la collecte des données. Plus un modèle évalue de points de données, plus ses prédictions seront précises. L'analyse traditionnelle des données a tendance à nécessiter une plus grande préparation des données. En revanche, les modèles d'apprentissage automatique s'appuient sur de grands volumes de données brutes moins raffinées pour rechercher des informations et améliorer les prédictions.
- La préparation des données est bénéfique pour les ensembles de données utilisant des modèles d'apprentissage automatique. La préparation pratique comprend le filtrage du contenu non pertinent et des valeurs aberrantes, ainsi que le comblement des lacunes.
- L'étape de sélection du modèle consiste à choisir le meilleur algorithme pour l'apprentissage du modèle.
- L'apprentissage modèle applique les algorithmes sélectionnés à des ensembles de données en utilisant une approche itérative pour optimiser précision de la prédiction.
- L'étape d'évaluation du modèle consiste à tester les prédictions de sortie par rapport à des ensembles de données ou des valeurs de validation afin de mieux comprendre la précision du modèle.
- L'étape de réglage des paramètres permet d'ajuster le modèle afin d'en améliorer l'efficacité.
- Le résultat du projet est un ensemble de prédictions.
Outils d'apprentissage automatique
Accord.net
Accord.net fournit des bibliothèques ML pour le traitement de l'audio et de l'image. Les algorithmes fournis comprennent l'algèbre linéaire numérique, l'optimisation numérique, les statistiques, les réseaux neuronaux artificiels et le traitement des signaux.
Amazon SageMaster
Conçu pour les utilisateurs d'AWS afin de concevoir et d'entraîner modèles de ML. Inclut des outils pour les opérations de ML avec un choix d'outils à utiliser dans les flux de travail ML.
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib est un cadre distribué open-source pour l'apprentissage automatique. Le noyau de Spark est développé au sommet. MLlib comprend des algorithmes de régression, de clustering, de filtres et d'arbres de décision.
Apache Manhout
Apache Manhout aide les scientifiques des données en fournissant des algorithmes pour les préprocesseurs, la régression, le clustering, les recommandeurs et l'algèbre linéaire distribuée. Des bibliothèques JAVA sont incluses pour les opérations mathématiques courantes.
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning est la tentative de Microsoft de concurrencer Google AutoML. Il comprend une interface graphique permettant de connecter des données à des modules de ML.
Café
Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) est un outil qui prend en charge les applications d'apprentissage profond, qui comprend une API C++ et Python . Caffe est couvert par une licence BSD.
Google Cloud AutoML
La plateforme Cloud AutoML fournit des modèles pré-entraînés pour aider les utilisateurs à créer des services de reconnaissance vocale et textuelle.
IBM Watson
IBM propose une interface web pour Watson, qui est particulièrement performant dans le traitement du language naturel.
Bloc-notes Jupyter
Le Notebook Jupyter est très populaire auprès des ingénieurs de données qui prennent en charge Julia, Python et R.
Keras
Keras est utilisé pour créer des modèles profonds et distribuer l'apprentissage modèles d'apprentissage profond.
Ouvert NN
Open NN met en œuvre des réseaux neuronaux axés sur l'apprentissage profond et l'analyse prédictive.
Qwak
Qwak est un ensemble d'outils pour le développement de modèles ML avec des points forts dans le versionnage et les tests de production.
Scikit-Learn
Scikit-Learn est un ensemble d'outils pour l'analyse prédictive des données et la sélection de modèles. La bibliothèque d'outils est disponible sous licence BSD.
Rapid Miner
Rapid Miner se concentre sur les sciences des données avec une suite de capacités d'exploration de données, de déploiement et d'opérations de modélisation.
TensorFlow
TensorFlow est un framework gratuit et open-source utilisant des modèles de ML et de réseaux neuronaux. TensorFlow est utilisé pour le traitement du traitement du language naturel et le traitement d'images. Une bibliothèque JavaScript et Python permet d'exécuter le code sur les CPU et les GPU.
La plateforme de données Actian
La plateforme de données Actian est une plateforme d'analyse données très évolutif dotée d'un riche ensemble de fonctionnalités pour l'ingestion, l'organisation, l'analyse et la publication de données. Les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données peuvent facilement automatiser les pipelines de données, en se connectant aux sources de données à l'aide de connecteurs prédéfinis et en transformant les données pour leurs modèles d'apprentissage automatique.
