Beaucoup confondent la définition du machine learning avec celle de l’intelligence artificielle. En réalité, il s’agit d’une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs de prendre des décisions en apprenant et en s’améliorant par eux-mêmes. Il se tient derrière la plupart des technologies qui ont révolutionné notre quotidien.
En jouant à un jeu, plus un humain s’exerce, plus il devient bon. C’est cette capacité d’apprentissage que le machine learning reproduit pour les ordinateurs pour leur permettre de faire des prédictions ou de classifier des informations. Voici, en quelques points, tout ce que vous devez savoir sur cette technologie d’IA dont tout le monde parle.
Machine learning: définition
Par définition, le machine learning ou apprentissage automatique est la capacité d’un ordinateur à apprendre de manière autonome à prendre des décisions. En d’autres termes, il imite la capacité des humains à acquérir de nouvelles connaissances sans avoir été programmés pour cela. Tout comme les humains qui s’améliorent dans une tâche à chaque nouvelle expérience, un modèle de machine learning devient de plus en plus performant à mesure qu’il s’exécute.
Ses principales tâches tournent généralement autour de la prédiction ou de la classification. Pour faire simple, un algorithme de machine learning explore des données pour identifier des modèles et des relations, tirer une conclusion et prendre une décision. C’est par exemple ce qui permet à un système NLP de reconnaître automatiquement la parole ou à un moteur de recommandation de formuler des suggestions utiles.
La différence entre la définition du machine learning et celle de l’intelligence artificielle
Les gens font souvent référence au machine learning quand ils désignent un système d’intelligence artificielle (IA). L’IA est un programme informatique qui vise à imiter la manière dont le cerveau fonctionne pour résoudre un problème donné. Cette définition se prête plus ou moins bien à celle du machine learning qui désigne un système qui apprend comme un humain. Néanmoins, l’intelligence artificielle est un domaine plus large dont le machine learning n’en constitue qu’une partie. Autrement dit, l’apprentissage automatique est une approche parmi tant d’autres permetant à une machine de résoudre des problèmes à l’échelle des humains.
Machine learning vs deep learning
Une autre définition souvent confondue avec machine learning est celle du deep learning (apprentissage profond). Il s’agit tous deux de branches de l’IA qui permettent aux machines d’apprendre par elles-mêmes. Mais le deep learning est en fait une sous-catégorie du machine learning.
La principale différence réside dans ce qui s’appelle les réseaux de neurones artificiels. Il s’agit d’une modélisation algorithmique des neurones du cerveau humain. Un réseau neuronal se constitue de différentes couches de nœuds dont une d’entrée, une de sortie et d’un nombre indéfini de couches cachées. Ces différentes couches permettent d’extraire les caractéristiques à partir des données. Plus le nombre de couches cachées est élevé, plus l’algorithme peut apprendre des informations plus détaillées.
Les techniques de machine learning
Le machine learning est donc un processus d’apprentissage qui permet à un ordinateur de faire une prédiction ou une classification. Afin d’y parvenir, le système s’entraîne à reconnaître des modèles sur un ensemble de données d’entrée. Le modèle formé peut ensuite appliquer les connaissances qu’il a acquises à un nouvel ensemble de données qu’il n’a jamais bu auparavant.
Une fonction d’erreur est utilisée pour évaluer le modèle. Il s’agit ici de mesurer la précision du modèle par rapport à des exemples de référence. En gros, moins il y a d’écart entre les exemples et les résultats, plus le modèle est performant. En revanche, si le modèle de machine learning n’est pas assez précis, il existe différentes techniques d’optimisation comme la backpropagation. Dans ce cas, l’algorithme effectue des auto-ajustements de poids des nœuds dans les couches pour réduire la marge d’erreur. Ce processus est répété jusqu’à ce que le niveau de précision attendu soit atteint.
Les différents types d’apprentissages
Maintenant que nous connaissons la définition exacte du machine learning, passons aux différentes techniques d’apprentissage qui existent. La première est l’apprentissage supervisé qui utilise des données étiquetées pour former les algorithmes afin de maximiser la précision des résultats. Ensuite, l’apprentissage non supervisé repose sur des données non étiquetées. Il permet principalement de regrouper les données selon leurs similitudes ou de leurs différences. Quelque part entre l’apprentissage supervisé et non supervisé se tient l’apprentissage semi-supervisé. Pour faire simple, il utilise un petit ensemble de données étiquetées pour s’entraîner sur un plus grand ensemble de données non étiquetées.
En outre, il existe une autre technique appelée apprentissage par renforcement (reinforcement learning). À la différence des méthodes précédentes, ici l’apprentissage se base sur un processus d’essais et d’erreurs, plutôt que sur des échantillons de données. En fonction de son comportement, soit le modèle reçoit une récompense soit il est pénalisé. Le but reste néanmoins qu’il apprenne par lui-même à prendre les bonnes décisions.
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