Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'apprentissage automatique, souvent abrégé en ML (Machine Learning), est une sousdiscipline de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de techniques permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans programmation explicite pour chaque tâche.
Les concepts clés de l'apprentissage automatique incluent :
Données : Les données sont la pierre angulaire de l'apprentissage automatique. Elles peuvent provenir de diverses sources, telles que des bases de données, des capteurs, des transactions en ligne, etc. La qualité et la quantité des données ont un impact direct sur la performance des modèles d'apprentissage automatique.
Algorithmes d'apprentissage : Ce sont les processus mathématiques et statistiques qui permettent de créer des modèles à partir de données. Parmi les algorithmes populaires, on trouve les arbres de décision, les machines à vecteurs de support (SVM), les kplus proches voisins (kNN), et les clustering algorithms comme kmeans.
Modèles : Un modèle en apprentissage automatique est le résultat de l'application d'un algorithme aux données. Le modèle extrait des informations pertinentes et est utilisé pour prédire ou prendre des décisions.
Évaluation : Une étape essentielle consiste à évaluer la performance du modèle sur un ensemble de données distinctement non vu, souvent appelé ensemble de validation. Des métriques telles que la précision, le rappel, et la courbe ROC sont utilisées pour mesurer la qualité du modèle.
Amélioration : Basée sur l'évaluation, il peut être nécessaire d'améliorer le modèle. Ceci inclut des techniques comme l'optimisation d'hyperparamètres, l'ajout de plus de données, ou le choix d'un algorithme différent.
Méthodes de classification : Ces méthodes sont utilisées pour trier les données en catégories distinctes. Des algorithmes comme les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, et les réseaux de neurones sont souvent utilisés pour cette tâche. Par exemple, classifier des courriels comme spam ou nonspam.
Méthodes de régression : Ces méthodes cherchent à prédire une valeur continue sur la base d'entrées indépendantes. Des techniques comme la régression linéaire et la régression logarithmique sont assez répandues. Par exemple, prévoir les prix de l'immobilier en fonction de différentes caractéristiques.
L'apprentissage automatique est une technique puissante qui peut transformer une vaste quantité de données en connaissances utilisables. Cependant, cela nécessite une compréhension approfondie des algorithmes et une rigoureuse gestion des données.