Le Machine Learning : C’est une technologie d’intelligence artificielle qui permet aux machines d’acquérir des connaissances sans avoir été préalablement destinées à cet objectif. Le Machine Learning est explicitement associé au Big Data, car les ordinateurs nécessitent des flux de données pour apprendre et se développer, sur lesquels ils peuvent s’entraîner.

Par conséquent, le Machine Learning, qui est à l’origine du Big Data, nécessite spécifiquement ce dernier afin de fonctionner. Ainsi, le Machine Learning et le Big Data sont étroitement liés.

Comment fonctionne  le Machine Learning?

Un modèle de Machine Learning est développé en suivant quatre étapes principales. Généralement, ce processus est géré et supervisé par un Data Scientist.

Il est essentiel de commencer par choisir et préparer un ensemble de données d’entraînement. Le modèle de Machine Learning sera alimenté par ces données afin d’apprendre à résoudre le problème pour lequel il a été développé.

On peut étiqueter les données, ce qui permet au modèle de définir les caractéristiques qu’il devra identifier. Il est également possible qu’elles ne soient pas marquées, et le modèle devra détecter et extraire les caractéristiques récurrentes.

Dans les deux situations, il est essentiel de prendre soin de préparer, d’organiser et de nettoyer les données. Si tel n’est pas le cas, l’apprentissage du modèle de Machine Learning risque d’être influencé. Il aura un impact direct sur les résultats de ses futures prédictions.

La prochaine étape implique de choisir un algorithme à mettre en œuvre sur l’ensemble des données d’entraînement. La sélection d’un algorithme varie en fonction du type et de la quantité de données d’entraînement ainsi que du type de problème à résoudre.

La troisième étape consiste à former l’algorithme. C’est un processus qui se répète. L’algorithme exécute des variables, puis compare les résultats avec ceux qu’il aurait dû produire. Ensuite, il est possible d’ajuster les “poids” et le biais afin d’améliorer la précision du résultat.

Les variables sont ensuite exécutées à nouveau jusqu’à ce que l’algorithme donne le résultat correct la plupart du temps. Le modèle de Machine Learning est l’algorithme ainsi entraîné.

L’utilisation est la quatrième et dernière étape. et l’amélioration de modèle :Le modèle est employé sur des données nouvelles, dont la source varie en fonction du problème à résoudre. Par exemple, on utilisera un modèle de Machine Learning pour repérer les courriels spams.

Le modèle de Machine Learning d’un aspirateur robot ingère, quant à lui, des informations provenant de l’interaction avec le monde réel, telles que le déplacement de meubles ou l’ajout de nouveaux objets dans la pièce. Il est également possible que l’efficacité et la précision augmentent au fil du temps

Cas concret et utilisations

Au cours des dernières années, de nombreuses avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle ont été mentionnées. Il en va de même pour les applications de l’IA qui se multiplient. En effet, l’essentiel des avancées réalisées dans ce domaine sont directement liées au Machine Learning.

Le Machine Learning est à l’origine de nombreux services modernes très appréciés. Par exemple, Netflix, YouTube et Spotify utilisent cette technologie pour leurs systèmes de recommandation.

Il en est de même des moteurs de recherche web tels que Google et Baidu, des fils d’actualités de réseaux sociaux comme Facebook et Twitter, ou des assistants vocaux tels que Siri et Alexa. De cette façon, le Machine Learning peut être perçu comme une innovation majeure de ce début du XXIe siècle.

Pour cette raison, les plateformes mentionnées précédemment et les autres géants du web recueillent de grandes quantités de données personnelles sur leurs utilisateurs : le genre de films que vous appréciez, les liens sur lesquels vous cliquez, les publications auxquelles vous réagissez… Il est possible d’utiliser toutes ces informations pour alimenter un algorithme de Machine Learning et lui donner la capacité de prédire ce que vous souhaitez.

Le Machine Learning est aussi responsable de la capacité des aspirateurs robots à faire le ménage de manière autonome, de la détection des spams dans votre boîte mail, et de l’aide des systèmes d’analyse d’image médicale pour aider les médecins à détecter les tumeurs de manière plus efficace. Les véhicules autonomes utilisent également l’apprentissage automatique.

Les assistants virtuels tels qu’Apple Siri, Amazon Alexa ou Google Assistant. Ces technologies sont basées sur la technologie de traitement naturel du langage (NLP). C’est un outil de Machine Learning qui permet aux ordinateurs de traiter des données vocales ou textuelles pour “appréhender” le langage humain. Cette technologie permet également de propulser la voix de votre GPS, ainsi que les Chat bots et les logiciels de type “parole-à-texte”.