L'apprentissage automatique (ML), ou Machine Learning en portugais, est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs d'apprendre à effectuer des tâches sans être explicitement programmés pour le faire. Ce domaine d'étude et de pratique s'est développé rapidement en raison de la disponibilité accrue des données et des progrès de la puissance de calcul.
L’objectif central du Machine Learning est de créer des systèmes capables d’apprendre des expériences passées, c’est-à-dire des données. Ces systèmes peuvent être entraînés à reconnaître des modèles, à prendre des décisions et à faire des prédictions. L'apprentissage se réalise grâce à l'adaptation de modèles mathématiques qui sont ajustés en fonction de l'entrée de nouvelles données, améliorant ainsi leurs performances dans des tâches spécifiques.
Les applications du Machine Learning sont vastes et imprègnent plusieurs domaines, de la reconnaissance vocale et d’images à la personnalisation des expériences utilisateur sur les plateformes numériques, en passant par les diagnostics médicaux avancés et les systèmes de recommandation. Avec la quantité croissante de données générées quotidiennement, le ML devient un outil indispensable pour analyser et interpréter ces informations.
Types d'apprentissage automatique
Il existe différents types d’apprentissage en Machine Learning, chacun avec ses caractéristiques et ses méthodes spécifiques. Les plus courants sont :
- Apprentissage supervisé : dans ce type, le modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées, c'est-à-dire que chaque exemple d'entraînement est associé à une réponse correcte. L'algorithme apprend à mapper les entrées aux sorties sur la base de ces exemples et peut faire des prédictions ou des décisions pour de nouvelles données inédites.
- Apprentissage non supervisé : ici, le modèle fonctionne avec des données non étiquetées. L'objectif est de trouver des structures cachées dans les données, telles que des clusters ou des modèles communs. Des techniques telles que le clustering et la réduction de dimensionnalité sont courantes dans cette catégorie.
- Apprentissage par renforcement : dans ce scénario, l'algorithme apprend à prendre des décisions par essais et erreurs. Il est récompensé ou puni pour ses actes, et au fil du temps, il apprend à optimiser son comportement pour maximiser la récompense. Il est largement utilisé dans les jeux, la robotique et la navigation.
Processus d'apprentissage automatique
Le processus de Machine Learning suit généralement une série d’étapes :
- Collecte de données : la première étape consiste à acquérir des données pertinentes pour le problème que vous souhaitez résoudre. Ces données peuvent provenir de différentes sources et sous différents formats.
- Prétraitement des données : les données collectées doivent être propres et organisées. Cela peut impliquer la suppression des données en double ou non pertinentes, la gestion des valeurs manquantes, la normalisation et la transformation des données.
- Division des données : les données sont divisées en ensembles de formation, de validation et de test. L'ensemble de formation est utilisé pour régler le modèle, l'ensemble de validation pour régler les hyperparamètres et l'ensemble de test pour évaluer les performances du modèle.
- Choix du modèle : un modèle d'apprentissage automatique approprié est sélectionné pour le problème. Il peut s'agir d'un modèle de régression, d'une classification, d'un clustering, entre autres.
- Formation du modèle : le modèle est entraîné à l'aide de l'ensemble de données d'entraînement. Au cours de ce processus, le modèle ajuste ses paramètres internes pour connaître la relation entre les données d'entrée et les résultats attendus.
- Évaluation du modèle : après la formation, le modèle est évalué à l'aide de l'ensemble de données de test pour vérifier sa capacité à se généraliser à de nouvelles données.
- Optimisation et réglage : sur la base des résultats de l'évaluation, le modèle peut être réglé et optimisé pour améliorer ses performances. Cela peut impliquer de modifier les hyperparamètres ou d'utiliser des techniques de régularisation.
- Mise en œuvre : une fois optimisée et validéeed, le modèle est prêt à être déployé dans un environnement de production, où il peut faire des prédictions ou prendre des décisions en temps réel.
Comprendre les fondements du Machine Learning est essentiel pour entrer dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et explorer ses possibilités. À mesure que la technologie progresse, la capacité de créer et de mettre en œuvre des modèles de ML efficaces devient de plus en plus précieuse dans tous les secteurs et secteurs de la société.
