Grâce à Excel, il est possible d’exploiter le machine learning sans avoir à écrire une ligne de code.
Effectivement, MS Excel offre plusieurs fonctionnalités qui sont en rapport avec les principes du machine learning. Cet outil peut être plus qu’une feuille de calcul avec des tables de données. Bien qu’il ne puisse pas rivaliser avec la puissance du codage, il est tout de même capable de performer des solutions en matière d’intelligence artificielle.
Du machine learning sur Excel
Quand il s’agit d’extraire des informations à partir de données non structurées, le machine learning est sûrement la meilleure alternative. Cependant, ce n’est pas toujours une technique facile à mettre en œuvre. Généralement, un expert en machine learning doit maîtriser les différents langages de programmation et avoir des compétences en algèbre linéaire et en calcul.
Sachez alors que Microsoft Excel permet d’exécuter une bonne partie du processus de machine learning sans écrire une ligne de code. En effet, Excel n’est pas uniquement un outil de calcul qui permet de stocker les données dans un format tabulaire. Il permet, en réalité, de créer des modèles d’apprentissage directement sur les feuilles de calcul. Ce système accélère l’analyse des données pour obtenir des résultats plus précis et, par-dessus tout, améliorer le taux de productivité.
Comment ça marche ?
La régression linéaire est une fonction essentielle du machine learning et qui peut être performée sur Excel. Elle sert à analyser les données afin de prédire des résultats. Excel peut créer facilement des modèles de régressions linéaires depuis les informations tabulaires sur les feuilles de calcul. Une régression peut être formée étape par étape à l’aide des fonctions comme SOMME ou SOMMEPROD.
Par ailleurs, l’outil graphique peut également créer des modèles de machine learning. Cela aide à prédire de nouveaux résultats ou à anticiper les changements de valeurs des données. Outre les régressions linéaires, une fonctionnalité appelée Trendline permet aussi de créer des algorithmes de régressions logarithmiques, exponentiels ou polynomiales. Combinés avec les graphiques, ils accélèrent les processus de comparaisons des différents modèles pour trouver des corrélations dans les données.
Pour calculer et ajuster les informations dans les clusters, vous pouvez utiliser les formules Excel telles que INDEX, ADRESSE, MOYENNESI et SI. Et pour couronner le tout, il est même possible de former des modèles de deep learning en créant différentes couches de réseaux neuronaux.
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