Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, un mot qui est souvent utilisé de nos jours pour décrire une variété d'activités. L'intelligence dont font preuve les machines pour automatiser les systèmes et les processus est appelée intelligence artificielle (IA). L'intelligence artificielle est employée dans la reconnaissance vocale, les applications mobiles, les réponses vocales interactives et d'autres domaines.
Vous voulez en savoir plus sur les algorithmes de machine Learning ? Commençons par les bases pour en avoir une meilleure connaissance.
Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning renvoie à l'idée qu'un programme informatique peut apprendre et s'adapter à de nouvelles données sans nécessiter l'intervention humaine. C’est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui maintient à jour les algorithmes intégrés d'un ordinateur, indépendamment de l'évolution de l'économie mondiale.
Le Machine Learning est utile pour analyser la quantité massive d'informations qui sont constamment et facilement disponibles dans le monde afin de faciliter la prise de décision. Ainsi, elle peut être utilisé dans une multitude de domaines, notamment l'investissement, la publicité, le financement, l'organisation des nouvelles, la détection des fraudes, etc.
Comprendre l'apprentissage Le Machine Learning
Divers secteurs de l'économie sont confrontés à des volumes massifs de données disponibles sous différents formats et provenant de diverses sources. Ce volume massif de données, connu sous le nom de "big data", devient plus facilement disponible et accessible grâce aux progrès technologiques, notamment l'amélioration des capacités informatiques et le stockage en nuage. Les entreprises et les gouvernements sont conscients de l'ampleur des connaissances qui peuvent être obtenues en utilisant le big data, mais ils manquent de ressources et de temps pour passer en revue cette masse d'informations. Par conséquent, plusieurs entreprises ont recours à des technologies d'intelligence artificielle pour acquérir, analyser, communiquer et échanger des informations importantes à partir d'ensembles de données. La Machine Learning est une technologie d'IA de plus en plus utilisée pour le traitement des données massives.
Les applications de données de Machine learning sont créées à l'aide d'un algorithme compliqué ou d'un code source qui est incorporé dans la machine ou l'ordinateur. Ce code de programmation génère un modèle qui reconnaît les données et fait des prédictions sur la base de ces données. Le modèle forme des modèles pour son processus de prise de décision en utilisant des paramètres inclus dans l'algorithme. Lorsque des données nouvelles ou supplémentaires sont disponibles, l'algorithme ajuste automatiquement les paramètres pour détecter tout changement dans le modèle. Toutefois, le modèle ne doit pas être modifié.
Le champ d’applications de le Machine Learning
Le Machine Learning est utilisée dans de nombreux secteurs pour diverses raisons. Les algorithmes de trading peuvent être programmés pour détecter de nouvelles possibilités d'investissement. Les plateformes de marketing et de commerce électronique peuvent être configurées pour présenter aux clients des suggestions précises et personnalisées en fonction de leur historique de recherche sur Internet ou de leurs achats antérieurs. Le Machine Learning peut être utilisé par les organismes de prêt pour anticiper les prêts problématiques et créer un modèle de risque de crédit. Le Machine Learning peut être utilisé par des centres d'information pour couvrir des volumes massifs d'informations provenant du monde entier. Les techniques de la Machine Learning peuvent être utilisées pour générer des solutions de détection des fraudes pour les banques. À mesure que les organisations et les gouvernements prennent conscience des avantages qu'apporte le big data, l'adoption de le Machine Learning à l'ère du numérique est sans limite.
Exemple de l’intervention de le Machine Learning
Un exemple tiré du secteur financier peut aider à clarifier le fonctionnement de le Machine Learning. Les chercheurs financiers, les analystes, les gestionnaires d'actifs et les investisseurs individuels ont toujours parcouru le marché des valeurs mobilières à la recherche d'une multitude d'informations provenant de diverses entreprises du monde entier afin de prendre des décisions d'investissement efficaces. Certaines informations essentielles, en revanche, peuvent ne pas être largement diffusées par les médias et n'être accessibles qu'à quelques privilégiés qui ont l'avantage d'être des travailleurs de l'entreprise ou des habitants de la nation d'où provient l'information. En outre, les gens ne peuvent acquérir et interpréter qu'une quantité limitée d'informations dans un laps de temps donné. C'est là que le Machine Learning entre en jeu.
Le Machine Learning peut être utilisé par une organisation de gestion d'actifs dans son analyse et sa recherche d'investissements. Supposons que le gestionnaire d'actifs investisse uniquement dans des sociétés minières. Le modèle du système surveille le Web à la recherche de toutes sortes de nouvelles concernant des entreprises, des industries, des villes et des nations, et les informations acquises forment l'ensemble des données. Les informations acquises constituent l'ensemble des données. Les gestionnaires d'actifs et les chercheurs de la société n'auraient pas été en mesure d'obtenir les informations contenues dans l'ensemble des données en utilisant leurs capacités humaines et leur intelligence. Les paramètres du modèle ne retirent de l'ensemble de données que les données sur les entreprises minières, les règles réglementaires exploratoires et les événements politiques dans des pays spécifiques.
Types d'algorithmes du Machine Learning
-
Apprentissage supervisé
Il s'agit d'écrire des règles pour mettre en correspondance les entrées et les sorties, d'introduire les entrées dans les machines et de saisir le résultat souhaité. Les deux sont ensuite mis en correspondance à l'aide d'une méthode générique. Les réseaux neuronaux, la régression linéaire, les arbres de décision, Nave Bayes et les machines vectorielles de soutien en sont quelques exemples.
-
Apprentissage sous semi-supervision
Il s'agit d'un hybride de l'apprentissage supervisé et non supervisé. Les entrées sont fournies. Cependant, seule une partie de la production est connue. L'apprentissage fourni ne comprend pas toutes les dimensions de la production prévue.
-
L'apprentissage sans supervision
Il s'agit d'un outil d'apprentissage ouvert dans lequel aucun modèle ou étiquette n'est fourni. La machine est libre d'explorer et de découvrir les objectifs et les moyens.
-
Apprentissage par renforcement
Dans un environnement dynamique, les données sont fournies en retour sous forme de punitions ou de récompenses. Les approches sont choisies en fonction de la méthode de renforcement. Par exemple, la différence temporelle, l'apprentissage Q et les réseaux adversaires profonds. Les automobiles autopilotées, les mains robotisées et les jeux de société contrôlés par ordinateur sont des exemples d'utilisation.
-
Apprentissage participatif
Type d'apprentissage automatique qui est interactif ; en fonction du résultat escompté, l'algorithme peut interroger l'utilisateur et décider de la marche à suivre.
Comment maîtriser les algorithmes du Machine Learning
Les algorithmes du Machine Learning ne peuvent être appris que s'ils sont étudiés et pratiqués par l'individu. Il existe suffisamment de données et de ressources accessibles pour étudier et comprendre les algorithmes de cette technologie. Par conséquent, avant de prendre une décision, il faut expérimenter plusieurs types d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Il existe plusieurs cours en ligne pour étudier et comprendre les processus du Machine Learning, ainsi que de nombreuses techniques d'enseignement en classe pour acquérir des capacités en machine learning.
Toutefois, si un apprenant a l'intention de maîtriser le machine learning de manière autonome, il doit s'assurer qu'il comprend parfaitement les principes suivants avant de se plonger dans les principes fondamentaux de la technologie:
- Statistiques - Apprenez les principes fondamentaux des statistiques et de la programmation, y compris le language de Python, les sujets statistiques tels que la probabilité bayésienne, et les concepts mathématiques tels que l'algèbre et le calcul.
- Absorber et appliquer - absorbez autant d'informations que possible et appliquez-les dans diverses situations. Posez des questions sur le raisonnement qui sous-tend les circonstances et essayez d'y répondre par vous-même.
- La pratique se présente sous de nombreuses formes, notamment la mise au point et l'évaluation de la construction du modèle, les ensembles de données réels, etc.
- Prenez en charge des projets de machine learning - une fois que nous avons une base solide et suffisamment de pratique, nous pouvons passer à des projets de Machine Learning. Créez des algorithmes basés sur les langages R et Python.
Les algorithmes du Machine Learning sont devenus une composante essentielle du paysage de la science des données au fil des ans. Avec l'augmentation rapide de la popularité de cette technologie, il est rapidement devenu l'une des options d'emploi les plus populaires.
