Explorer le machine learning et les algorithmes de donnée pour une entreprise

Explorons l'Univers du Machine Learning : une introduction aux algorithmes pour la Data Science et le Big Data

Aujourd'hui, nous plongerons au cœur de l'Univers du Machine Learning. Découvrons-le ensemble : comment fonctionnent ses algorithmes ? Quelles applications trouvera-t-il dans le Big Data et la Data Science ? Avec quels enjeux associer un secteur aussi prometteur et maintenant nécessaire ? Une exploration pour mieux appréhender le Machine Learning et toutes ses perspectives.

 

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning est une méthode d'apprentissage ayant pour objectif de développer des algorithmes qui peuvent apprendre d'une base de données et améliorer leurs performances en s'adaptant aux nouveaux exemples. Il se base sur des algorithmes logiciels qui disposent à leur départ de certaines connaissances et effectuent la construction du modèle par leurs propres moyens. Il s’agit en quelque sorte d’un processus d’auto-construction du modèle. Dans certains cas, le machine learning peut également intégrer certaines connaissances a priori.

Quels sont les différents types d'algorithmes de machine learning?

Il existe plusieurs types d'algorithmes de machine learning, chacun adapté à un type de problème spécifique : l’apprentissage supervisé pour des prédictions basées sur des données, l’apprentissage non supervisé pour des groupes de données pas encore catégorisés et l’apprentissage par renforcement pour atteindre des objectifs à long terme. L’apprentissage supervisé est une forme spécialisée d’apprentissage automatique qui fait appel à des algorithmes machine et à des techniques d’analyse prédictive pour créer un modèle à partir d’exemples encodés contenant un ensemble connu de données. Le but est de pouvoir généraliser cette compréhension du modèle en fonction de nouveaux objets ou caractéristiques que l'on ne connaît pas encore. L’apprentissage non supervisé est une mise en œuvre moins répandue mais tout aussi pertinente car elle s'efforce de grouper automatiquement les données afin de fournir un aperçu plus approfondi sur le big data et détecter les tendances qui subsistent après avoir appliquée une analyse statistique approfondie et avoir classifiés les jeux donnée. Il sera alors possible d'effectuer des extrapolations plus significatives et plus précises au fur et à mesure que l’intelligence artificielle s’amplifiera. Enfin, l' Intelligence Artificielle permet la mise en place de systèmes capables d'utiliser une forme spécialisée appelée Apprentissage par Renforcement. Cette technique qui va être très prochainement adoptée par la plupart des entreprises consiste à évaluer comment atteindre un objectif ou résoudre un problème par la manipulation de variables multiples grâce à une mise en œuvre répétitive d'un modèle d'apprentissage. Elle est principalement utilisée pour s'adapter aux nouveaux contextes et à l'environnement de l'entreprise.

Comment fonctionne un algorithme de machine learning ?

Les algorithmes de machine learning peuvent être répartis en quatre étapes : entraînement, validation, évaluation et mise en production. Ces différentes phases permettent à l’ordinateur d’apprendre les informations contenu dans la base de données et de construire le modèle qui sera ensuite appliquer pour prédire, classer et résoudre des problèmes ultérieurement. En phase d'entraînement, le logiciel analyse les données pour trouver des relations entre les variables (ou attributs) qui définissent chaque objet d'une base de donnée. Il faut alors fournir à l’ordinateur un grand nombre d’exemples avec une connaissance a priori donnée afin qu’il puisse assimiler le concept et trouver les correspondances. À partir des exemples connus, l'ordinateur va construire le modèle général qui servira de référence aux résultats obtenus au cours des prochaines itérations. Ensuite, vient la validation du modèle où l’algorithme est testé sur une série équilibrée d’exemples connus et inconnus afin de mesurer sa capacité à extrapoler et parvenir à des conclusions justes. Cette phase permet également de vérifier si le jeu d’apprentissage a bien été appris par la machine. Pour finir, en phase d'évaluation et de mise en production, le modèle est affiné jusqu’à ce que son score soit satisfaisant et il est alors possible de mettre en place des stratégies plus ciblées.