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Qu’est-ce que le machine learning ?

L’intelligence artificielle est un domaine qui prend de l’ampleur. Il regroupe l’ensemble des techniques à mettre en œuvre pour mettre sur pied des machines dites intelligentes. Parmi ces techniques, se trouve le machine Learning. En quoi consiste-t-il ? Comment développer un modèle de machine learning ? Quels sont les cas d’utilisations ? Telles sont les questions auxquelles vous trouverez de réponses.

Machine Learning : de quoi s’agit-il ?

Le machine learning est un terme anglais qui se traduit dans la langue de Molière par apprentissage mécanique ou apprentissage automatique. Lorsqu’il est question de donner une définition du machine learning, les experts se mettent d’accord sur un seul point. Il s’agit d’une méthode de programmation pour permettre aux machines d’apprendre par elles-mêmes. Pour y parvenir, il est nécessaire de mettre en place des algorithmes. Grâce à ces derniers, les ordinateurs peuvent faire des prédictions, prendre des décisions, etc. L’apprentissage machine est également connu comme un sous-domaine de l’intelligence artificielle.

Comment mettre en place un modèle de Machine Learning ?

Le développement d’un modèle de Machine Learning nécessite le respect de plusieurs étapes. En premier, le data scientist doit préparer les données qui vont servir à l’entraînement du modèle. Une fois les données collectées, il y aura une phase de préparation où le spécialiste pourra s’y prendre de deux manières : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.

L’apprentissage supervisé consiste à étiqueter ou annoter les données de façon à permettre au modèle d’identifier les caractéristiques. Lorsque les données ne sont pas étiquetées, on parle d’apprentissage non supervisé. Cette étape doit être bien faite pour bien entraîner le modèle.

Au cours de la seconde étape, vous avez besoin de choisir un algorithme capable de traiter les données que vous avez préparées. Le choix va dépendre de la taille des données, de leurs types ainsi que de l’objectif à atteindre. Une fois cette condition remplie, vous pouvez procéder à l’entraînement. Il est question ici d’exécuter l’algorithme de façon répétée jusqu’à obtenir un résultat correct. À chaque fois qu’une nouvelle exécution est faite, vous devez confronter les différents résultats. C’est ainsi que vous obtiendrez un modèle de machine Learning. Vous pouvez enfin procéder à son amélioration.

Quelques cas d’utilisation

Il existe de multiples cas d’usage du machine Learning. En effet, il peut être employé pour faire la prédiction des prix. Le modèle créé aura pour objectif d’estimer la valeur d’un objet en tenant de compte de plusieurs critères. Le même principe est suivi pour la détection des spams. Pour définir quel mail est spam, l’algorithme devra analyser son contenu. Les algorithmes de Machine Learning sont aussi utilisés pour faire un diagnostic médical.

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