Tout ce que vous devrez savoir sur le maching learning

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machine learning

Le machine learning est une technologie d’intelligence artificielle qui consiste à amener les ordinateurs à faire des fonctions humaines. Il permet aux ordinateurs d’apprendre et de se développer sans devoir être programmés pour ça. Il est lié au Big Data, car pour faire ces tâches, les ordinateurs nécessitent des flux de données à analyser. Pour entrer dans les détails concernant le machine learning, lisez bien ce qui va suivre.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning qu’on appelle aussi apprentissage automatique est une science moderne se rapportant au secteur de l’intelligence artificielle comme chez Datavaloris et s’appuyant sur des raisonnements mathématiques. Il permet de découvrir des répétitions dans plusieurs flux de données et d’en tirer des prédictions se reposant sur des statistiques. En clair, c’est une méthode de programmation informatique employant des probabilités statistiques afin de donner aux ordinateurs ou aux machines la faculté d’apprendre par eux-mêmes même sans programmation explicite. Le but est que le machine learning apprend aux ordinateurs d’agir et de réagir exactement comme les hommes, mais il faut améliorer l’apprentissage et les connaissances de manière autonome et automatique, et ce, sur la durée. Il faut donc entrer d’importants volumes de données dans l’ordinateur, et pour apprendre à réaliser des opérations très complexes, il a besoin du Big data, il en tire profit et opportunités.

Les procédés d’apprentissage du machine learning

Quand on parle de machine learning, on trouve 2 systèmes d’apprentissage déterminant ses différents modes de fonctionnement : l’apprentissage supervisé ou analyse discriminatoire et l’apprentissage non supervisé ou clustring.

  • L’apprentissage supervisé : Le machine learning se base sur des classes prédéfinies et sur des modèles afin de mettre en place un système de classement à partir de modèles déjà classés. Il faut passer par 2 phases afin de compléter le processus : le stade d’apprentissage consistant à la modélisation des données cataloguées et le stade reposant sur les données définies afin d’attribuer des classes aux nouveaux modèles introduits dans le système pour les cataloguer.
  • L’apprentissage non supervisé : Le machine learning ne se base pas sur des éléments prédéterminés, son travail est de procéder tout seul à la catégorisation des données. Il va entrecroiser les informations qui lui sont données pour rassembler dans une même classe les éléments avec certaines ressemblances. Donc, dépendamment de l’objectif, l’opérateur ou le chercheur les analyse pour en déduire les différentes hypothèses.

Les domaines d’application du machine learning

machine learningLe machine learning concerne plusieurs domaines comme la sécurité, la finance, l’industrie automobile, la médecine, la technologie… L’exemple parfait pour illustrer l’usage du machine learrning est la voiture autonome qui est dotée de différents radars, caméras… Différents équipements permettent d’assurer différentes fonctions : la détection d’objets mobiles ou fixes à l’arrière ou sur les côtés du véhicule, l’analyse de la section de route se trouvant en avant du véhicule, l’utilisation de GPS pour définir l’emplacement du véhicule continuellement et avec précision… Toutes ces informations sont traitées de façon permanente par un ordinateur central dans la voiture. Il collecte et analyse d’immenses volumes de données avant de les classer de la même façon que des réseaux neuronaux d’un cerveau humain.

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