L’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux sont des techniques informatiques qui permettent d’enseigner un comportement humain à un ordinateur ou à un robot par le biais de programmes d’apprentissage automatique. Les algorithmes utilisent des méthodes qui leur permettent d’apprendre des informations directement à partir des données, sans modèles mathématiques ni équations prédéterminées.
Ce genre d’algorithmes sont adaptatifs, de sorte que les exemples à apprendre augmentent, leurs performances s’améliorent. Voyons donc en détail quelles sont les différentes caractéristiques de cette technologie.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique, dans l’esprit traditionnel de l’informatique, est un processus qui fait référence à la capacité des machines à apprendre sans avoir été programmées au préalable. L’apprentissage automatique permet aux ordinateurs d’apprendre de l’expérience: il y a un apprentissage lorsque le programme parvient à améliorer ses performances après avoir effectué ou terminé une action, même incorrecte, car le principe du « mauvais apprentissage » est valable.
De manière informatique, tout cela signifie qu’au lieu d’écrire un code de programmation qui indique à l’ordinateur quoi faire, le programme ne se donne que des blocs de données qui sont traités de manière autonome par les algorithmes, ce qui fera de la machine elle-même la logique pour accomplir la tâche requise.
Fonctionnement de l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est un processus qui peut fonctionner sur la base de deux types principaux d’approches, un apprentissage supervisé et un apprentissage non supervisé. Le premier, celui supervisé, concerne le fait que l’ordinateur doit être donné des exemples complets à suivre pour accomplir la tâche requise; l’apprentissage non supervisé prévoit de laisser le programme fonctionner sans aucune aide. Voyons en détail ces deux types et les différents sous-ensembles qui les caractérisent.
L’apprentissage supervisé
Ce type d’apprentissage automatique donne à la machine à la fois un ensemble d’informations et les données relatives aux résultats souhaités. L’objectif ultime est de faire trouver au système une règle générale reliant les données entrantes aux données sortantes, de sorte qu’il trouve le lien logique entre les informations fournies de manière à créer une règle à appliquer ensuite à des cas similaires.
L’apprentissage non supervisé
Dans cette catégorie d’apprentissage automatique, seuls les ensembles de données sont fournis à la machine sans aucune indication du résultat souhaité. Le but de cette méthode est de remonter à des schémas ou modèles cachés, puis d’identifier dans les entrées une structure logique qui n’a pas déjà été étiquetée.
L’apprentissage par renforcement
Pour un apprentissage renforcé, on se réfère au type d’apprentissage automatique dans lequel le système doit interagir avec un environnement dynamique (à partir duquel il tire les données d’entrée) et atteindre un objectif, ce qui lui permet d’obtenir une récompense. Avec ce type de méthode, l’algorithme apprend aussi des erreurs, qui sont identifiées par des punitions. En résumé, le schéma d’apprentissage repose sur une « routine » de récompense et de punition.
Avec ce type de modèles par exemple, l’ordinateur apprend à battre un adversaire dans un jeu en se concentrant sur l’accomplissement d’une tâche précise dans le but de maximiser la récompense; le système, donc jouer se trompera et sera puni, ne répétera plus les actions erronées et les performances s’amélioreront.
L’apprentissage semi-supervisé
Il s’agit d’un modèle hybride, où l’ordinateur reçoit un ensemble de données incomplètes. Certains d’entre eux ont alors leur production respective comme dans l’apprentissage supervisé, tandis que d’autres en sont dépourvus, comme dans le non supervisé. L’objectif ultime reste cependant le même, d’identifier des règles et des fonctions pour résoudre les problèmes avec les modèles de données respectifs afin d’atteindre des objectifs particuliers.
Le modèle du clustering
Il s’agit de modèles mathématiques qui regroupent des informations et des données « similaires » : il existe donc divers modèles d’apprentissage qui identifient un « cluster » et sa nature et ses modèles qui traitent plutôt de reconnaître quels « objets » font partie d’un groupe plutôt que d’un autre.
Les modèles probabilistes
Ce type de modèles fonde son processus d’apprentissage sur le calcul des probabilités, le plus célèbre étant le « réseau de Bayes », un modèle qui représente dans un graphique (structure mathématique) l’ensemble des variables et leurs dépendances conditionnelles.
Apprentissage automatique et réseaux neuronaux
Enfin, nous avons les modèles basés sur les réseaux neuronaux artificiels qu’ils utilisent pour l’apprentissage des algorithmes inspirés par la structure et le fonctionnement des réseaux neuronaux biologiques, puis le cerveau humain. Il existe également des réseaux neuronaux multicouches qui s’attaquent à la catégorie de l’apprentissage profond, donc un apprentissage profond et plus stratifié.
Un réseau neuronal artificiel reçoit des signaux externes (entrée) sur une couche de nœuds (comparables à des neurones) d’entrée, chacun étant relié à de nombreux nœuds internes, organisés en plusieurs niveaux. Chaque nœud traite les signaux reçus et transmet le résultat à des nœuds successifs.
Les applications de l’apprentissage automatique
Les applications de cette technologie sont nombreuses, dont beaucoup font déjà partie de notre quotidien sans que nous nous en rendions compte.
Premier exemple parmi tous un moteur de recherche, à travers des mots clés ils nous renvoient des résultats qui sont le résultat d’un algorithme d’apprentissage non supervisé. Un autre exemple très courant est celui des filtres anti-spam des e-mails, dont les systèmes d’apprentissage automatique apprennent continuellement à reconnaître les messages suspects et à agir en conséquence, puis à les supprimer avant qu’ils ne soient placés dans les boîtes aux lettres principales.
Les systèmes de recommandation sont également basés sur l’apprentissage automatique, lorsque nous naviguons sur des sites Web ou des applications particuliers, peut-être des achats ou des vidéos en streaming nous seront suggérés des produits au fil du temps sélectionnés sur la base de nos recherches passées.
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