Un modèle de machine learning est l’expression d’un algorithme qui parcourt des montagnes de données pour trouver des modèles ou faire des prédictions. Alimentés par les données, les modèles de machine learning sont les moteurs mathématiques de l’intelligence artificielle. Par exemple, un modèle de machine learning pour la vision par ordinateur pourrait être en mesure d’identifier les voitures et les piétons sur une vidéo en temps réel. Un modèle de machine learning pour le traitement du langage naturel pourrait traduire des mots et des phrases. Sous le capot, un modèle d’apprentissage automatique est une représentation mathématique des objets et de leurs relations les uns avec les autres. Essayons d’en savoir plus.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning ou apprentissage automatique est une branche spécialisée de l’intelligence artificielle qui se concentre sur le traitement de l’information et le développement d’algorithmes qui imitent la façon dont l’esprit humain apprend et résout les problèmes. Le machine learning est le processus par lequel les ordinateurs apprennent à partir des données ingérées en reconnaissant certains modèles et en faisant des prédictions lorsqu’ils rencontrent de nouvelles informations. Ce type d’action est utile pour structurer les données. Fait intéressant, le machine learning nécessite moins de puissance de calcul que le deep learning, de sorte que son application est plus large et moins coûteuse.
Qu’est-ce qu’un modèle de machine learning ?
Alimentés par les données, les modèles de machine learning (ML) sont les moteurs mathématiques de l’IA. Ce sont des expressions d’algorithmes qui trouvent des modèles et font des prédictions plus rapidement qu’un humain ne le peut. Un modèle d’apprentissage automatique est un programme qui peut trouver des modèles ou prendre des décisions à partir d’un ensemble de données jamais rencontré auparavant. Par exemple, dans le traitement du langage naturel, les modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser et reconnaître correctement l’intention derrière des phrases ou des combinaisons de mots inédites.
Dans la reconnaissance d’images, un modèle d’apprentissage automatique peut apprendre à reconnaître des objets, tels que des voitures ou des chiens. Un modèle d’apprentissage automatique peut effectuer de telles tâches en s’entraînant avec un grand ensemble de données. Pendant l’entraînement, l’algorithme d’apprentissage automatique est optimisé pour trouver certains modèles de l’ensemble de données.
Un modèle de machine learning est défini donc comme une représentation mathématique du résultat du processus d’entraînement d’un algorithme de machine learning. Le résultat de ce processus est très souvent un programme informatique avec des règles et des structures de données spécifiques. Un conteneur tel que Docker est utilisé pour déployer des modèles de machine learning.
Quels sont les différents type de modèle de machine learning ?
En tenant compte des différents objectifs commerciaux et des ensembles de données, il existe trois modèles d’apprentissage pour les algorithmes. Chaque algorithme d’apprentissage automatique s’installe dans l’une des trois catégories suivantes :
- Apprentissage supervisé ;
- Apprentissage non supervisé ;
- Apprentissage par renforcement.
L’apprentissage supervisé nécessite de créer une fonction qui peut être entraînée à l’aide d’un ensemble de données. A la suite de cet entraînement, la fonction peut offrir des performances prédictives. L’apprentissage supervisé est basé sur des tâches, et l’algorithme est testé sur des ensembles de données étiquetés.
Contrairement à l’apprentissage supervisé, les modèles d’apprentissage non supervisés sont testés sur des ensembles de données non étiquetées. En utilisant l’apprentissage non supervisé, le modèle apprend par lui-même sans aucune supervision.
L’apprentissage par renforcement est un modèle d’apprentissage basé sur la rétroaction. Ce feedback fonctionne comme une récompense. Il est positif pour chaque bonne action et négatif pour chaque mauvaise action. L’objectif du modèle est de maximiser les récompenses positives pour améliorer ses performances.
Salut, c’est Antho ! Auto-entrepreneur depuis peu, je suis venu pour donner des conseils à tout ceux qui veulent mieux maitriser le monde impitoyable de l’entreprise !
