Zoom sur le Machine Learning

de | 7 juillet 2020

Technologie innovante d’intelligence artificielle, le Machine Learning compte parmi les dernières évolutions technologiques, permettant aux machines d’apprendre sans avoir été programmées au préalable.

Mais que représente exactement cette avancée de la technologie, quels en sont les intérêts et quelle est la différence entre les notions de « Machine learning » et de « Deep Learning » ? Zoom sur le Machine Learning !

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Technologie d’intelligence artificielle issue du Big Data, le Machine Learning signifie en Français « apprentissage automatique ». Cette technologie high tech permet donc, comme son nom l’indique, de rendre les machines autonomes dans leur apprentissage. La notion de big data entre ici en compte dans la mesure où, bien qu’autonomes, les machines ont toutefois besoin de données à analyser pour s’entraîner.

machine learning

Relié au concept très connu de l’intelligence artificielle automatisation, le Machine Learning utilise des algorithmes pour un traitement automatique des données. À travers un processus d’analyse et de développement des données, le Machine Learning vise à mettre en place des procédés systématiques. Cet apprentissage profond du robot lui permet à terme de définir lui-même la solution d’un problème donné grâce au traitement rapide de nombreuses informations.

Pour cela, le procédé de Machine Learning utilise deux systèmes d’apprentissage, qui permettront de définir ses modes de fonctionnement. Le premier système d’apprentissage repose sur un principe de supervision ou d’analyse discriminatoire. Ce type d’apprentissage implique de fournir à la machine un catalogue de données qu’elle sera ensuite en charge de modéliser afin de les trier et d’établir un système de classement des informations.

Le deuxième système d’apprentissage n’implique pas de données prédéfinies dans son processus. Le clustering, ou apprentissage non-supervisé consiste à laisser la machine réaliser seule un système de catégories à l’aide de données non triés. Ce type d’apprentissage est plus fiable que le premier en termes d’objectivité du tri des données dans la mesure où il ne fait pas intervenir la compréhension humaine. Il est d’une objectivité irréprochable en termes de résultats fournis. Retrouvez plus d’informations sur le machine learning sur le site AI Paris.

Quels sont les intérêts du Machine Learning ?

Utilisé dans de nombreux domaines tels que l’industrie, la médecine, la sécurité ou encore la finance, le procédé de Machine Learning dispose de nombreux intérêts.

À l’aide des données fournies, les machines sont à même de prévoir des statistiques de tendances financière, des fraudes, d’établir des diagnostics médicaux ou encore, grâce à une technologie de reconnaissance vocale ou de reconnaissance faciale, d’optimiser la sécurité d’un lieu, d’un programme ou d’un bâtiment. Le Machine Learning sert, en outre, à exploiter de manière fiable l’immense et complexe quantité de données issues du big data.

L’utilisation de cette technologie permet donc de réagir de façon efficace (notamment dans le cadre commercial) aux tendances du marché et au comportement des utilisateurs. Les capacités d’analyses exceptionnelles de cette intelligence artificielle permettent une automatisation de nombreux processus, une capacité de stockage très importante, une réponse efficace aux attentes d’utilisateurs (shopping, programmes de divertissement en ligne, etc.), le tout à moindre coût et plus objectivement que si ces données devaient être analysées par des humains.

Quelle est la différence entre Machin Learning et Deep Learning ?

La différence entre la notion de Machine Learning et celle de Deep Learning est principalement liée à la quantité de donnée dont dispose la machine pour traiter l’information, ainsi qu’à son processus de traitement. Le processus de traitement de données lié au Machine Learning vise à trier et classer des données, en toute objectivité, mais avec unique but une utilisation de ces dernières pour appréhender ou constater des tendances.

Les algorithmes impliqués dans le processus du Deep Learning vont quant à eux analyser plus en profondeur les données fournies, proposant ainsi une analyse plus subtile de ces dernières, et qui s’affine en fonction de la quantité de données fournies. Cela entraîne donc également une différence de proposition en terme de résultat final, le Machine Learning proposant un résultat numérique, alors que le Machine Learning permet d’obtenir un résultat sous forme textuelle ou graphique si besoin.

Utilisée aussi bien par un chercheur en médecine que par des traders ou des commerciaux, la technique du Machine Learning représente un moyen précieux de comprendre les milliards de données issues du big data, et ainsi de faire un état des lieux de certains modes de consommation, de définir des tendances de modes de vie à un endroit donné, ou encore d’établir un processus de sécurité adapté à un individu (reconnaissance vocale ou faciale).

Étudiée lors des rassemblements tels qu’un congrès intelligence artificielle, le Machine Learning est toujours plus performant, et représente une technologie d’intelligence artificielle qui a incontestablement de beaux jours devant elle.

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