Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui consiste à utiliser des algorithmes pour découvrir des motifs récurrents, appelés « patterns », dans des ensembles de données. Ces données peuvent être de nature variée, telles que des chiffres, des mots, des images ou des statistiques. L’objectif est de permettre aux algorithmes d’apprendre de manière autonome à effectuer une tâche spécifique ou à réaliser des prédictions à partir de ces données.
Le fonctionnement du Machine Learning repose généralement sur quatre étapes principales, supervisées par un Data Scientist. Tout d’abord, il y a la sélection et la préparation d’un ensemble de données d’entraînement. Ces données sont utilisées pour nourrir le modèle de Machine Learning afin qu’il puisse apprendre à résoudre le problème pour lequel il est conçu. Ensuite, un algorithme est sélectionné et exécuté sur cet ensemble de données pour l’entraîner.
L’entraînement de l’algorithme est un processus itératif où les résultats sont comparés à ceux attendus, et les paramètres de l’algorithme sont ajustés en conséquence pour améliorer sa précision. Une fois que l’algorithme produit le résultat correct la plupart du temps, il est considéré comme entraîné et devient le modèle de Machine Learning.
Ensuite, le modèle est utilisé sur de nouvelles données pour effectuer des prédictions ou des tâches spécifiques. Cette utilisation peut permettre également d’améliorer le modèle au fil du temps en l’exposant à de nouvelles données.
Il existe différents types d’algorithmes de Machine Learning, adaptés à différents types de données et de problèmes. Par exemple, pour les données étiquetées, on peut utiliser des algorithmes de régression ou des arbres de décision. Pour les données non étiquetées, des algorithmes de clustering sont souvent utilisés.
Le Deep Learning, une branche du Machine Learning, utilise des réseaux de neurones profonds pour détecter des motifs complexes, même les plus subtils, dans les données. Cette technique, inspirée du fonctionnement du cerveau humain, est particulièrement efficace pour des tâches telles que la reconnaissance d’images ou de la parole.
Le Machine Learning est une méthode puissante pour permettre aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances dans l’exécution de tâches spécifiques. Son utilisation est répandue dans de nombreux domaines, allant des recommandations de produits aux diagnostics médicaux, en passant par la conduite autonome et les assistants vocaux.
