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

Self-driving cars, automated surveillance systems et les bots personnels. Le champ d'application de apprentissage machine est immense et s'accroît chaque jour. Apprentissage automatique has become a huge part of our life and yet many people don’t understand how machine learning works. Sometimes, even tech-savvy individuals seem to be baffled by the concept of machine learning. While machine learning may seem daunting at the beginning, it is something of value to understand. Apart from the tech sector, scientific researchers have stated that understanding machine learning can improve our motor skills because it influences us to develop a systematic way of thinking.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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.

On the other hand, reinforced learning follows a different approach to machine learning. Reinforced learning feeds the machine random or sporadic data. After going through massive amounts of data, the machine is able to make patterns and judgements from which it can learn. Then these patterns are evaluated and corrected allowing for the machine to get a better understanding of the task at hand. For example, toddlers learn a language by listening to others around them. After hearing random words and phrases continuously, they start to craft a pattern that makes sense to them. This allows them to learn a language fairly quick and interact with others. The same concept is being applied to natural language processing systèmes.

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
-Natural language processing
-Voitures et maisons intelligentes (IoT)
–Technologie portable, especially in soins de santé

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.