Tutoriel sur le Machine Learning : Introduction à ML et ses applications les plus connus

Ce tutoriel explique ce qu’est l’apprentissage automatique ou Machine Learning, comment il fonctionne, les applications de l’apprentissage automatique et la comparaison entre l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle :

L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui apprend de l’expérience sans être programmé. C’est une partie de l’intelligence artificielle, ou nous pouvons dire que l’apprentissage automatique est un sous-thème de l’intelligence artificielle.

La science de l’apprentissage automatique consiste à faire en sorte que les ordinateurs effectuent des actions par eux-mêmes. Un algorithme d’apprentissage automatique est un programme générique qui comprend les données et construit des modèles avec ces données. Ces modèles sont mis à la disposition des utilisateurs finaux pour effectuer des tâches.

Introduction à l’apprentissage machine (ML)

Au cours des dernières années, l’apprentissage automatique est devenu le centre d’intérêt dans le domaine des technologies de l’information et fait également partie de la vie humaine. Comme les données augmentent de jour en jour, une analyse solide et intelligente des données est devenue une nécessité pour tous les processus technologiques.

L’apprentissage automatique est la clé des problèmes pour lesquels nous ne voulons pas inventer le code pour chaque nouvelle application. Avec l’apprentissage automatique, nous formons en quelque sorte des prototypes pour réduire la portée de différents types de problèmes. Parmi les applications les plus connues, citons la reconnaissance vocale, les voitures à conduite autonome, les recommandations de recherche sur le Web, etc.

Ainsi, l’idée centrale de l’apprentissage automatique est de construire des programmes informatiques qui effectuent certains travaux (tâches) qui, lorsqu’ils sont alimentés en données, peuvent apprendre automatiquement de ces données par eux-mêmes (expérience) et améliorer leurs performances (rendement).

Ces performances s’améliorent avec l’expérience. Il s’agit d’un processus itératif. Les différents types de problèmes qui passent par ces algorithmes de ML aboutissent à des solutions qui sont fiables et bonnes à prendre comme prototype et à se fier aux résultats.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est une discipline de l’intelligence artificielle permettant de construire des programmes informatiques qui s’améliorent automatiquement grâce à l’expérience et font des prédictions.

Voyons une application pratique pour comprendre la nécessité de l’apprentissage automatique. Il existe plusieurs boutiques en ligne telles que Amazon, Flipkart, eBay, etc., qui utilisent l’historique des achats et des visites de l’utilisateur pour l’inciter à acheter des articles supplémentaires.

En utilisant ces informations, ces sites prédisent les futurs achats et consultations de produits par les utilisateurs. L’idée sous-jacente est que ces sites analysent les achats, les listes de souhaits, les paniers et les vues d’utilisateurs similaires. Il est toujours souhaitable d’automatiser l’ensemble de ce processus pour éviter tout effort de devinette et gagner ainsi beaucoup de temps.

L’exemple ci-dessus nous montre clairement comment l’apprentissage automatique joue un rôle essentiel dans le monde d’aujourd’hui. L’apprentissage automatique permet d’extraire des informations utiles d’énormes volumes de données qui aident les organisations à prendre des décisions commerciales importantes.

L’apprentissage automatique est utilisé pour des tâches qui sont très lourdes et complexes pour un humain. Ces tâches sont confiées à des algorithmes d’apprentissage automatique qui les explorent et construisent des modèles pour atteindre les objectifs souhaités.

Évolution de l’apprentissage automatique

Le terme « apprentissage automatique » a été donné par Arthur Samuel en 1959 dans le domaine des jeux vidéo et de l’intelligence artificielle.

Plus tard, en 1997, Tom Mitchell lui a donné une définition standard : « On dit qu’un programme informatique apprend de l’expérience E par rapport à une tâche T et à une mesure de performance P, si sa performance sur T, mesurée par P, s’améliore avec l’expérience E ».

Au départ, l’apprentissage automatique ne concernait que la reconnaissance des formes. Il était également défini comme la capacité des ordinateurs à apprendre par un processus itératif sans être programmé explicitement.

Avec l’augmentation des données jour après jour, et l’invention du big data, l’apprentissage automatique a pris un nouveau tournant. Aujourd’hui, les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables de calculer automatiquement des calculs très complexes sur des données volumineuses.

Ces calculs mathématiques sont effectués à une vitesse et une précision élevées. Parmi les principaux exemples dans ce domaine figurent la détection des fraudes, les recommandations en ligne, etc.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est un ensemble d’algorithmes qui effectuent une certaine tâche avec les données d’entrée et améliorent également leurs performances. Ces algorithmes associent les données d’entrée aux données de sortie, ce qui permet de prédire des modèles. Plus les algorithmes reçoivent de données, plus les prédictions sont précises.

Voyons d’abord comment fonctionne l’apprentissage automatique :

• Un algorithme d’apprentissage automatique est alimenté par un ensemble de données d’entraînement pour construire un prototype ou un échantillon.
• Un modèle de données est déjà intégré à l’étape 1. Chaque fois qu’une nouvelle donnée de test est introduite dans l’algorithme, celui-ci fait des prédictions en fonction du modèle construit.
• La prédiction résultante peut être précise ou non. Cette précision est vérifiée par le taux d’erreur. Si la précision est inférieure au niveau d’erreur prescrit, l’algorithme reçoit à nouveau les données d’apprentissage.
• Sinon, si la prédiction qui en résulte est supérieure au niveau prescrit, c’est-à-dire qu’elle peut être acceptée, l’algorithme est mis en service dans les machines.
• Les étapes énumérées ci-dessus sont les étapes générales qui sont suivies par tous les algorithmes d’apprentissage automatique. En termes simples, les algorithmes ne sont que des méthodes qui exécutent certaines tâches.

Comment les algorithmes sont-ils capables de prédire le résultat d’une entrée particulière ? La réponse à cette question se présente sous la forme d’une fonction cible (f).

Fonction cible (f)
C’est une fonction cible qui dirige tous les algorithmes d’apprentissage automatique. Cette fonction cible fait correspondre l’entrée à la sortie. Elle donne les meilleurs résultats.

Pour une entrée « a », la sortie « o » peut être prédite comme suit :

o= f(a)

Fonction d’apprentissage
La fonction d’apprentissage apprend à partir de l’ensemble des données d’apprentissage afin de correspondre à la fonction cible dans le résultat de la prédiction, c’est-à-dire que pour toute valeur de l’entrée « a », elle est capable de prédire la valeur de « o ». Cependant, il s’agit d’un processus itératif.

À chaque itération, une marge d’erreur ou un niveau de performance (b) est vérifié. Cette erreur est ajoutée à la sortie prédite.

Ainsi, la sortie peut être prédite comme suit

o = f(a)+b

Cette fonction d’apprentissage est très importante pour faire des prédictions correctes, sinon l’algorithme ne sera d’aucune utilité.

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont deux termes importants en informatique qui sont souvent utilisés de manière interchangeable par les utilisateurs. Bien que ce ne soit pas le cas, l’apprentissage automatique n’est qu’un sous-domaine de l’intelligence artificielle.

Tout d’abord, comprenons l’intelligence artificielle en détail.

Au sens littéral, l’intelligence artificielle consiste à rendre les choses artificielles intelligentes. Contrairement aux humains, qui ont une intelligence innée, la capacité de penser et de prendre des décisions, les machines ne sont que des systèmes muets, sans cerveau.

L’intelligence artificielle consiste donc à faire en sorte qu’une machine puisse travailler comme un être humain, penser comme lui et prendre des décisions. L’intelligence artificielle est l’étude de l’entraînement des machines et des autres dispositifs à effectuer des tâches comme le font les humains.

Comparaison entre le Machine Learning et l’intelligence artificielle

Machine Learning	Intelligence Artificielle
La machine apprend à partir des données et prédit le résultat.	Les systèmes d’IA exécutent des tâches comme des machines intelligentes.
L’apprentissage automatique est utilisé pour rendre la machine précise pour une certaine tâche.	Les systèmes d’IA travaillent pour résoudre des problèmes complexes comme les humains, mais de manière automatique et sans intervention humaine.
Les algorithmes ML se concentrent sur la précision et la réduction des erreurs de l’algorithme.	Les systèmes d’IA se concentrent sur le succès du système plutôt que sur sa précision.
Les algorithmes ML sont des processus d’apprentissage continu pour rendre les machines plus précises.	Les machines intelligentes artificielles sont des systèmes de prise de décision.
Le ML augmente les connaissances de la machine en l’alimentant en données et en optimisant la solution.	Les systèmes d’IA deviennent intelligents grâce à une programmation poussée.
Tous les dispositifs d’apprentissage automatique sont des systèmes d’intelligence artificielle.	Tous les systèmes d’IA ne sont pas considérés comme des dispositifs d’apprentissage automatique.
L’apprentissage automatique est basé sur la connaissance et ne nécessite pas d’intervention humaine. Ils sont auto-apprenants.	L’apprentissage automatique est basé sur la connaissance et ne nécessite pas d’intervention humaine. Ils sont auto-apprenants.
Un algorithme d’apprentissage automatique a la capacité d’apporter des modifications à lui-même lorsqu’il reçoit des données d’entrée, sans intervention humaine. Ils sont donc moins dépendants de l’homme.	Les systèmes artificiellement intelligents ne peuvent pas se modifier eux-mêmes, ils ont besoin d’experts pour modifier le code.

Le Deep Learning ou Apprentissage profond

L’apprentissage profond est un sous-thème de l’apprentissage automatique. L’apprentissage profond utilise le concept de réseaux neuronaux artificiels (ANN) de l’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes et induire un processus de prise de décision semblable à celui des humains, etc. Le processus d’apprentissage profond peut être classé en apprentissage profond supervisé, non supervisé et semi-supervisé.

Le modèle ANN est similaire à celui du cerveau humain. Les ANN sont structurés et fonctionnent comme les neurones biologiques du cerveau humain. Les neurones du cerveau humain correspondent aux nœuds d’un ANN.

L’ANN comporte plusieurs couches, de l’entrée à la sortie. Ces couches sont appelées couches cachées et un réseau peut avoir une ou plusieurs couches cachées. L’apprentissage profond a de nombreuses applications telles que la traduction de langues, la reconnaissance de l’écriture manuscrite et la reconnaissance de caractéristiques, la recherche d’images, etc.

Des applications du Machine Learning

L’apprentissage automatique a pris racine dans notre vie quotidienne. D’une manière ou d’une autre, nous utilisons l’IA pour gérer nos vies. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Nous ne réalisons pas à quel point l’apprentissage automatique est devenu une partie intégrante de notre vie, c’est pourquoi nous allons examiner certaines des applications réelles de l’apprentissage automatique.

1) Recommandations de produits sur les sites de commerce électronique

Lorsque nous faisons des achats sur un certain site, nous constatons souvent que la prochaine fois que nous nous connectons, le site nous propose des produits similaires et des combinaisons à acheter. Le site nous envoie des e-mails concernant les produits correspondants.

Si nous utilisons une application mobile pour faire des achats, les notifications de l’application nous indiqueront les codes de réduction, les produits similaires, les recommandations de produits souvent achetés en même temps, les suggestions de personnes qui les ont également consultés, les options de couleur des articles recherchés et bien d’autres choses encore.

Toutes ces recommandations visent à améliorer et à faciliter l’expérience d’achat du client. C’est l’apprentissage automatique qui fait tout cela. Il examine le profil du client, sa liste de souhaits, ses commandes, les articles dans son panier, et les analyse pour faire des prédictions sur les articles.

2) Reconnaissance du visage pendant le marquage des photos

Certaines applications web, comme Facebook, proposent à l’utilisateur le nom des amis qui figurent sur la photo. L’utilisateur marque alors son ami avec cette suggestion. Sur nos téléphones portables, les photos présentent souvent des options de marquage avec les noms des personnes qui sont sur la photo dans notre liste de contacts.

Cette fonction est rendue possible par l’algorithme de reconnaissance faciale par apprentissage automatique. Cet algorithme fonctionne dans les applications Web et toutes les autres applications de marquage de photos.

3) Reconnaissance de la parole

Des appareils comme Google Alexa, Amazon Echo sont capables de nous fournir des informations en fonction de ce que nous leur demandons par la parole. Si nous leur demandons de régler une alarme, de chercher la signification d’un mot, de chanter une chanson, de connaître les horaires des vols, etc., ils reconnaissent nos mots, font des recherches sur Internet et nous font des suggestions par la parole.

Cette fonction est rendue possible par les algorithmes de reconnaissance vocale ML. Ces algorithmes collectent des informations, les traitent et les affinent en fonction des communications passées de l’utilisateur avec les appareils.

4) Suggestions d’itinéraire et de trafic

Carte Google

Les applications comme Google Maps suggèrent le meilleur itinéraire à suivre pour atteindre notre destination. Ces suggestions sont données sur la base de calculs effectués à partir des données passées de vitesse, d’emplacement des véhicules, etc. Toutes ces informations sont stockées dans un serveur central.

Les algorithmes d’apprentissage automatique nous aident à analyser les embouteillages et le meilleur itinéraire.

5) Recommandations de prix pendant la réservation en ligne

Recommandations de prix pendant la réservation en ligne

Les applications de réservation de taxi telles que Uber, OLA utilisent l’apprentissage automatique pour les recommandations de prix à différentes heures de la journée. Les hausses et les baisses de prix sont basées sur les données recueillies lors des réservations précédentes et transmises aux algorithmes d’apprentissage automatique. Ces applications fournissent ensuite des prix pour la réservation de taxi en fonction de la demande du passager.

6) Marketing sur les médias sociaux

Des applications telles que Facebook marketplace, Facebook ad campaigns, Google AdWords, FB news feed, Sponsored Ads in our news feed, People you may know, etc. utilisent l’apprentissage automatique pour faire ces suggestions.

7) Détection des spams par email

Certains courriels dans notre boîte aux lettres sont directement déplacés vers la boîte à spam. Ce processus est dû à une technique d’apprentissage automatique qui suit les astuces utilisées par les spammeurs. Ces algorithmes sont régulièrement mis à jour pour devenir plus efficaces.

Si nous appliquons des règles pour la détection des spams, l’algorithme échouera parfois à suivre les spams. Les méthodes ML telles que le Perceptron, l’induction d’arbre de décision, etc. sont utilisées pour cela.

8) Diagnostic médical

En utilisant l’apprentissage automatique, les spécialistes médicaux sont capables de suivre la progression de la maladie, de trouver les paramètres et la combinaison de ces paramètres qui ont conduit à la progression de la maladie.

Cela aide également à la planification des traitements et à la gestion des patients. Grâce aux prédictions du ML, les experts médicaux peuvent améliorer l’environnement de travail et l’efficacité des soins.

9) Service clientèle en ligne

De nos jours, de nombreux sites web utilisent un chatbot automatisé pour répondre aux questions des utilisateurs présents sur leur page web. Les chatbots posent des questions pour comprendre la requête de l’utilisateur et donnent ensuite des solutions basées sur les réponses fournies par les utilisateurs.

Ces informations sont extraites du site Web et présentées à l’utilisateur, ce qui améliore l’expérience de l’utilisateur et réduit la charge de travail des représentants du service clientèle. Cela n’est possible que grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique.

10) Suggestions des moteurs de recherche

Google, Bing, Yahoo Search Engine, etc., affichent les résultats en fonction des mots écrits dans le champ de recherche. Ainsi, chaque fois que l’utilisateur effectue une recherche et consulte le résultat, les algorithmes d’apprentissage automatique suivent l’activité de l’utilisateur pour affiner les résultats la prochaine fois.

Ils notent combien de fois vous avez ouvert la page web affichée dans les résultats, sur quelle page de résultats (1ère, 2ème ou 3ème page, etc.) vous avez pu trouver la page web appropriée que vous recherchiez, etc. Grâce à ces informations, le moteur de recherche pourra vous proposer de meilleures suggestions la prochaine fois.

Conclusion

L’apprentissage automatique est une partie de l’intelligence artificielle qui peut faire des prédictions en utilisant la reconnaissance de modèles et de tendances dans les données. Les algorithmes ML ont des capacités d’auto-apprentissage et ne nécessitent pas d’intervention humaine pour le calcul des erreurs.

Les algorithmes d’apprentissage automatique s’adaptent d’eux-mêmes et apprennent à partir des données précédentes pour montrer les résultats des nouvelles données introduites dans le système et identifier les tendances et les modèles cachés dans les données. Il s’agit d’un processus itératif.

L’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique qui rend intelligents des objets artificiels tels que des ordinateurs ou d’autres dispositifs en leur fournissant des données et du code. Ces appareils sont alors capables de se comporter comme des humains.

Il existe divers algorithmes et outils d’apprentissage automatique que les entreprises peuvent utiliser. L’essentiel est que l’entreprise sache quel est le bon algorithme et le bon outil pour construire un modèle d’apprentissage automatique au profit de son organisation.

Il existe aujourd’hui un besoin d’algorithmes robustes, car les données augmentent chaque jour à la vitesse de l’éclair. Avec le Big Data, il est impossible pour les humains d’extraire manuellement des informations des données brutes. Il existe donc un besoin pressant de processus automatisés pour traiter les informations utiles à partir de données brutes non structurées.

L’apprentissage automatique a de nombreuses applications dans la vie réelle que nous voyons autour de nous mais que nous ne réalisons pas. Parmi les principales applications de l’apprentissage automatique, citons les recommandations de prix des services de taxi en ligne, les recommandations de produits sur les sites d’achat, la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, etc.