Comprendre la portée de l'apprentissage automatique et de ses applications

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Voitures à conduite autonome, systèmes de surveillance automatisés et bots personnels. Le champ d'application de la apprentissage machine est immense et ne cesse de croître chaque jour. L'apprentissage automatique est devenu une partie importante de notre vie, mais beaucoup de gens ne comprennent pas comment il fonctionne. Parfois, même les personnes férues de technologie semblent être déconcertées par le concept d'apprentissage automatique. Bien que l'apprentissage automatique puisse sembler décourageant au début, il est important de le comprendre. En dehors du secteur technologique, les chercheurs scientifiques ont déclaré que la compréhension de l'apprentissage automatique peut améliorer nos compétences motrices, car elle nous incite à développer un mode de pensée systématique.

À l'avenir, les robots occuperont-ils les emplois des humains ?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Pour commencer, il est important de comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique. Tom Mitchell (professeur de C.S. au C.M.U.) définit l'apprentissage automatique comme un programme informatique dont on dit qu'il apprend de l'expérience "E" par rapport à une certaine classe de tâches "T" et une mesure de performance "P", si sa performance aux tâches de "T", mesurée par "P", s'améliore avec l'expérience "E". En termes simples, l'essence de l'apprentissage automatique est la suivante lorsqu'un programme informatique peut améliorer la façon dont il exécute une certaine tâche par rapport à ses performances précédentes. Si un programme informatique est capable de s'améliorer régulièrement dans un jeu à chaque fois qu'il y joue, alors ce programme informatique utilise l'apprentissage automatique pour améliorer ses performances.

Cela soulève la question critique de savoir comment un programme informatique peut apprendre par lui-même. Par exemple, la plupart des programmes se comportent de la manière dont on leur donne des instructions. Pour la grande majorité des programmes informatiques, il existe des directives et des restrictions sur ce qu'un programme peut ou ne peut pas faire. C'est pourquoi, au premier abord, il semble étrange qu'un programme soit capable d'apprendre par l'expérience et de s'améliorer après chaque tâche. Néanmoins, c'est l'objectif et la spécialité de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique donne aux programmes informatiques la capacité d'apprendre et de s'améliorer. Les deux principaux moyens par lesquels les programmes informatiques manifestent l'apprentissage automatique sont l'apprentissage supervisé et l'apprentissage renforcé.

Apprentissage supervisé et apprentissage renforcé

L'apprentissage supervisé consiste à apprendre à une machine à faire quelque chose en utilisant des données existantes. Les machines sont alimentées par des tonnes de données et l'algorithme utilise leurs données précédemment analysées afin d'apprendre et de prendre des décisions. Par exemple, si une machine reçoit des tonnes de données sur le secteur de l'immobilier, elle apprendra bientôt à comprendre le marché du logement en fonction de facteurs tels que l'économie, le marché boursier, le taux d'imposition et la croissance démographique.

D'autre part, l'apprentissage renforcé suit une approche différente de l'apprentissage automatique. L'apprentissage renforcé alimente la machine en données aléatoires ou sporadiques. Après avoir parcouru des quantités massives de données, la machine est capable de créer des modèles et des jugements à partir desquels elle peut apprendre. Ces modèles sont ensuite évalués et corrigés, ce qui permet à la machine de mieux comprendre la tâche à accomplir. Par exemple, les tout-petits apprennent une langue en écoutant leur entourage. Après avoir entendu continuellement des mots et des phrases au hasard, ils commencent à créer un modèle qui a du sens pour eux. Cela leur permet d'apprendre une langue assez rapidement et d'interagir avec les autres. Le même concept est appliqué aux systèmes de traitement du langage naturel.

Portée de l'apprentissage automatique et quelques applications

-Prévision des violations de la sécurité, détection des logiciels malveillants et autres anomalies dans les données.
-Recommandations personnalisées (ex : Netflix, Amazon)
-Amélioration des résultats de recherche en ligne en fonction des préférences
-Traitement du langage naturel
-Voitures et maisons intelligentes (IoT)
Technologie portablenotamment dans le domaine des soins de santé

Les algorithmes d'apprentissage automatique alimentent les voitures sans conducteur

Dernières recherches sur l'apprentissage automatique

Les développements actuels en matière d'apprentissage automatique sont principalement axés sur la refonte des réseaux neuronaux. Les chercheurs pensent qu'en rationalisant les réseaux neuronaux, il serait possible pour les machines d'imiter les processus d'apprentissage humains. Ces nouveaux cadres d'apprentissage peuvent être des outils extrêmement puissants et ont la capacité de transformer radicalement n'importe quel secteur. Le domaine de l'apprentissage automatique fait constamment de nouvelles percées chaque jour et il a le potentiel de révolutionner complètement notre avenir.

Compte tenu de l'ampleur croissante de l'apprentissage automatique, les entreprises et les chercheurs doivent souvent consulter les services suivants experts en apprentissage automatique pour obtenir de l'aide dans l'écriture d'algorithmes et le développement de solutions efficaces d'IA/ML. L'apprentissage automatique va-t-il s'emparer de tous les secteurs, et les robots humanoïdes et les voitures intelligentes deviendront-ils monnaie courante dans les foyers ? Nous devrons attendre et observer.


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À propos de l'auteur

Manoj Kumar est un passionné de technologie/startup. Ses domaines de recherche actuels comprennent l'IdO, le Big Data et l'intelligence artificielle. Il est très enthousiaste à l'idée de voir comment la technologie va transformer l'avenir. Twitter : @manoj_kumar_99

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