Le machine learning consiste en une technique de programmation informatique qui va se servir en particulier des statistiques ainsi que des probabilités afin que les ordinateurs puissent apprendre de manière autonome. Le machine learning est « d’apprendre à apprendre » aux ordinateurs qui pourront agir et réagir comme les humains. Pour ce faire, le machine learning va utiliser des algorithmes. Quels sont-ils ? Comment fonctionnent-ils ? Réponses dans cet article.
Quelle est la définition de l’algorithme de machine learning ?
Un algorithme est un ensemble d’opérations ordonnées et finies qui doivent, pour résoudre un problème, être suivies dans un ordre spécifique.
Concernant l’informatique, ce sont les algorithmes se trouvant dans les programmes qui indiquent à l’ordinateur que faire et de quelle manière. Ces derniers peuvent être utilisés dans plusieurs domaines et secteurs. Les algorithmes de machine learning ont une autre classe bien spécifique. Ainsi enseignés lors d’une formation Data, ils ne recevront aucune instruction, contrairement aux autres algorithmes.
Les algorithmes de machine learning ont la capacité de prendre toutes les meilleures décisions sur la base de données qui leur auront été fournies en amont. En ce qui concerne les applications du machine learning, on retrouve par exemples des applications domestiques ou des voitures intelligentes.
Les algorithmes peuvent représenter des programmes pouvant apprendre en toute autonomie simplement à partir de données qui leur ont été transmises. Avec le temps et de l’entraînement, ils ont tendance à s’améliorer et seront employés dans l’accomplissement de tâches allant de la simple analyse de données aux prédictions.
Connaître les algorithmes et les apprendre sont indispensables, voire obligatoires, si vous désirez faire carrière dans le domaine des data sciences. De nombreuses formations qualitatives et certifiées sont proposées afin d’avoir d’excellentes connaissances sur les algorithmes de manière générale est ceux du machine learning en particulier.
Quels sont les différents types d’algorithme de machine learning ?
En data sciences, il existe plusieurs types d’algorithmes de machine learning, à savoir :
- l’apprentissage avec supervision ;
- l’apprentissage non supervisé ;
- l’apprentissage par renforcement.
Voyons de plus près ce type d’algorithme.
L’apprentissage avec supervision
Lors d’un apprentissage supervisé, les opérateurs vont présenter à l’ordinateur des exemples d’entrées et de sorties. Ce dernier va aussitôt activer la recherche de solutions dans le but d’obtenir ces sorties en fonction des entrées. Ainsi, l’ordinateur va apprendre la règle générale qui mappe les entrées ainsi que les sorties.
Le machine learning supervisé peut aussi être utilisé dans des prédictions qui sont indisponibles ou dans de la modélisation prédictive. Dans ce cas, l’algorithme va essayer de développer une fonction prédisant avec une parfaite précision la sortie à partir des variables d’entrées.
Pour mieux comprendre le rôle du machine Learning supervisé, on peut citer, par exemple, la prédiction de la valeur d’un bien immobilier à partir de plusieurs données (entrées), telles que le nombre de pièces ou la surface du terrain.
Le machine learning supervisé est classé en deux types : la classification et la régression. La classification dans laquelle la variable de sortie est une catégorie et la régression dans laquelle la variable de sortie est une valeur spécifique.
L’apprentissage non supervisé
Concernant le machine learning non supervisé, l’algorithme va déterminer la structure de l’entrée. Cette approche peut être un but en soi ou un moyen d’atteindre un but. On appelle cette approche : un apprentissage des caractéristiques (en anglais : Feature learning).
Citons, pour comprendre le machine learning non supervisé, un exemple : ce dernier est l’algorithme de reconnaissance faciale prédictive du média social Facebook, qui permet de reconnaître les personnes sur les photos qu’auront publiées les utilisateurs.
Ici aussi, le machine learning se distingue en deux types : le clustering et l’association.
Le clustering vise à trouver des regroupements dans les données, et l’association consiste à identifier les règles qui vont permettre de définir de grands groupes de données.
L’apprentissage par renforcement
Dans ce cas, le programme informatique interagit avec un environnement dynamique dans lequel il doit atteindre un objectif. L’exemple donné est la conduite d’un véhicule dans un jeu, ou bien l’affrontement d’un adversaire. Le programme apprenti va recevoir un feedback présenté sous forme de récompenses ou de punitions. Il existe deux types de machine learning par renforcement : le Monte Carlo, où le programme reçoit ses récompenses à la fin de l’état terminal, et le TD, où les récompenses sont évaluées à chaque étape.
Comment fonctionne le machine learning ?
Le machine learning est géré par un spécialiste appelé Data Scientist, et fonctionne selon 4 étapes :
- la préparation de l’ensemble des données d’entraînement ;
- la sélection de l’algorithme à exécuter ;
- l’entraînement de l’algorithme
La dernière étape est l’utilisation et l’amélioration du modèle sur de nouvelles données.
