Le machine learning est une technologie d’apprentissage automatique. Elle est utilisée en IA et sert à former des modèles via des bases de connaissances, dans le but de réaliser des tâches difficiles.

Le fonctionnement du machine learning

Le machine learning est l’une des technologies d’intelligence artificielle les plus connues. Avec, on peut réaliser des prédictions via un modèle entraîné à partir d’un historique de données susceptible de muter dans le temps. Si un programme classique exécute des instructions, un algorithme de machine learning perfectionne ses performances au fil de sa formation. Plus il est « alimenté » en données, plus il est performant.

Quant au modèle d’apprentissage du machine learning, il utilise des algorithmes statiques ou des réseaux de neurones. L’apparition du Big data et l’évolution des capacités de calcul, grâce à l’avènement des processeurs, a fait évoluer le machine learning dans les années 2010. En effet, le Big Data joue un rôle important dans l’entraînement des modèles sur de gigantesques volumes de données. Celles-ci sont indispensables dans le traitement automatique du langage et de la reconnaissance d’images.

Ce qu’est un modèle en machine learning

En machine learning, un modèle est un fichier qui a été formé via une base de connaissances dans le but de rendre automatiques les tâches. Il peut par exemple reconnaître une émotion rien regardant l’expression d’un visage. Il peut aussi traduire un texte ou proposer des produits suivant les besoins d’un profil, etc. Quand il est formé, le modèle doit être apte à fournir des résultats via des données comme textes et photos qu’il n’a pas encore eu l’occasion de traiter.

La relation entre l’IAet le machine learning

Le rôle de l’IA est de donner à une machine la capacité de raisonner et d’agir comme un Homme. Le machine learning est l’un des moyens qui permettent d’y arriver. D’autres techniques d’Intelligence Artificielle permettant d’atteindre cet objectif existent également. Le système expert ou la simulation et les jumeaux numériques en sont des exemples.

Les principaux algorithmes de machine learning

Il y a les algorithmes de machine learning supervisés et les algorithmes de machine learning non supervisés, distincts les uns des autres.

Pour l’apprentissage supervisé, les données d’entraînement sont notées ou étiquetées par avance. Ainsi, ils permettent d’utiliser une base d’apprentissage représentative permettant d’arriver à un modèle apte à généraliser ou réaliser des prédictions exactes sur des informations non existantes dans la base d’apprentissage initiale. C’est le cas ainsi des algorithmes :

- De classification,

- De régression linéaire,

- De régression logistique,

- Les arbres de décision,

- Les forêts aléatoires.

L’apprentissage non supervisé, quant à lui, décode les informations de contexte des données d’entraînement et la logique qui en provient, ce, sans utiliser une source de connaissances établies d’avance. Les données ne sont pas notées ni étiquetées. En font partie les algorithmes de clustering tels que K-means, élaborés pour partager les informations en groupes identiques. Avec, on peut réaliser des regroupements par typologies de clients suivant les spécificités de profils, de comportement, d’achats semblables, etc.

Ce qu’on attend d’un profil d’ingénieur en machine learning

Il faut avoir des bases solides en informatiques et en mathématiques pour exercer dans le machine learning. Il faut également maîtriser les langages Python et C++ comme les frameworks Python et TensorFlow. Une bonne maîtrise de la langue anglaise est aussi indispensable, de même que des connaissances aiguës des solutions Git et Docker. Il convient aussi d’avoir un sens inné de l’organisation, apte travailler de manière méthodique, ne pas avoir peur des défis, être déterminé et savoir apprendre de ses erreurs pour travailler dans le machine learning.

La place du Python en machine learning

Le langage Python est devenu le langage le plus utilisé dans les applications de machine learning. Les profils formés en C++ doivent ainsi s’y habituer.

La différence entre machine learning et deep learning

Le deep learning fait partie du machine learning, car en est un sous-domaine. Il fait appel à un réseau neuronal imitant le système cérébral humain pour s’entraîner. Celui-ci requiert d’énormes données et une immense puissance de calcul pour cela. On l’utilise notamment en reconnaissance visuelle et sonore, car s’adapte tant à l’apprentissage supervisé qu’à l’apprentissage non supervisé.