L’apprentissage automatique est une sous-branche de l’intelligence artificielle (IA) qui est l’un des domaines en évolution rapide de l’informatique. C’est simplement l’étude d’algorithmes informatiques et de données connexes, qui s’améliorent automatiquement grâce à l’expérience et apprennent à imiter la façon dont un humain apprend et agit, avec une grande précision. Le grand esprit de ce domaine est Arthur Samuel, le chercheur qui a inventé le terme et est l’un des pionniers de l’IA. Comme on le voit dans l’image ci-dessus, l’étude comprend la recherche de données et d’algorithmes informatiques, en utilisant des processus et des outils d’exploration de données, en découvrant les clés des informations qui aideront dans le processus de prise de décision et sa mise en œuvre dans l’entreprise, et auront à leur tour un impact sur les mesures de croissance clés pour obtenir des résultats automatisés en main.
Approches de l’apprentissage automatique
Les différentes approches de l’apprentissage automatique sont divisées en cinq catégories :
- Enseignement supervisé : Il est défini par son utilisation d’ensembles de données étiquetés pour entraîner des algorithmes qui classent les données ou prédisent les résultats de manière très précise. Il comprend l’apprentissage actif, la classification et la régression
- Apprentissage non supervisé : Il utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et regrouper des ensembles de données non étiquetés. Les algorithmes apprennent donc à partir des données de test qui n’ont pas été étiquetées ou classées
- Apprentissage semi-supervisé : Comme son nom l’indique, l’apprentissage semi-supervisé se situe entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. Ce type d’apprentissage utilise les plus petites figures étiquetées pour guider la classification et l’extraction de caractéristiques à partir de figures plus grandes et non étiquetées
- Apprentissage par renforcement: il s’agit d’un modèle d’apprentissage automatique comportemental similaire à l’apprentissage supervisé. Ce modèle apprend en utilisant des méthodes d’essai et d’erreur. Il est utilisé dans diverses disciplines comme la théorie des jeux, la théorie du contrôle, la recherche opérationnelle, la théorie de l’information, l’optimisation basée sur la simulation, les systèmes multi-agents, l’intelligence en essaim, les statistiques et les algorithmes génétiques, etc
- Réduction de la dimensionnalité : Les techniques de réduction de dimensionnalité peuvent être considérées comme une élimination ou une extraction de caractéristiques. Il s’agit simplement de la réduction du nombre de variables aléatoires considérées en obtenant un ensemble de variables principales
Applications réelles du ML
L’apprentissage automatique dans votre vie de tous les jours
- Reconnaissance vocale automatisée : Cette reconnaissance vocale informatisée utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour traiter les formats de texte écrit et les convertir en parole humaine. De nombreux appareils mobiles et ordinateurs portables disposent de cette fonctionnalité intégrée qui facilite grandement l’envoi de SMS
- Service Clients: Les chatbots en ligne et les appels de service client préenregistrés utilisent l’apprentissage automatique pour répondre automatiquement aux FAQ, suggestions, conseils personnalisés, engagements clients, etc
- Systèmes d’apprentissage et de recommandation des moteurs de recherche : Les sites Web, les applications et les moteurs de recherche utilisent constamment le ML pour improviser les recommandations et les problèmes de personnalisation. Par exemple – Google, Netflix, Uber, Amazon, etc
- Éducation : L’apprentissage gamifié est un moyen très efficace de dispenser un enseignement. L’algorithme est programmé pour afficher uniquement la bonne réponse de l’utilisateur à la toute fin et les questions auxquelles une réponse incorrecte est répondue se répéteront à nouveau afin que l’utilisateur se souvienne parfaitement des bonnes réponses
Non seulement ce qui est mentionné ci-dessus, mais le ML a de nombreuses autres utilisations telles que la prédiction de la maladie dans les cas de soins de santé, la vérification de la solvabilité des clients d’une banque, les voitures autonomes, le classement des publications sur les réseaux sociaux, la vision par ordinateur dans l’agriculture, les e-mails ciblés
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