Le Machine Learning (ML) est une technologie d'intelligence artificielle qui apprend des modèles à partir de données et qui, sur cette base, fait des prédictions et prend des décisions - sans être programmée pour cela. Il n'est donc pas étonnant que depuis des années, des entreprises et des institutions du monde des affaires, de l'industrie et de la recherche utilisent l'apprentissage automatique pour leurs processus.
Les algorithmes utilisés jouent un rôle décisif dans le fonctionnement du machine learning. Nous expliquons quelles sont les méthodes d'apprentissage automatique, quels algorithmes jouent un rôle important et comment les entreprises les utilisent efficacement.
L'essentiel en bref
- Les méthodes d'apprentissage automatique courantes sont l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage partiellement supervisé et l'apprentissage par renforcement.
- Les principaux algorithmes d'apprentissage automatique sont la régression linéaire, les arbres de décision et les réseaux neuronaux.
- Les principaux domaines d'application des algorithmes d'apprentissage automatique sont le traitement de la parole, la détection des fraudes financières et l'efficacité énergétique.
- Konfuzio utilise l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser et automatiser le traitement des documents des entreprises. Demandez dès maintenant à l'un de nos experts de vous conseiller sur le flux de travail documentaire dans votre entreprise !
Que sont les algorithmes d'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique consiste à apprendre aux ordinateurs à reconnaître des modèles dans les données et à faire des prédictions sur la base de l'expérience. Les algorithmes jouent un rôle central dans l'apprentissage automatique. Ils permettent aux ordinateurs d'apprendre de manière autonome, sans qu'il soit nécessaire de les programmer explicitement.
La base de Apprentissage automatique se compose de jeux de données. Les chercheurs, les entreprises et les institutions publiques utilisent ces ensembles de données pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique.
Pendant l'apprentissage, l'algorithme apprend à partir des données en identifiant des modèles et des relations entre différents aspects des données, appelés caractéristiques.
L'apprentissage supervisé est une méthode importante de l'apprentissage automatique. Dans ce cas, les scientifiques des données fournissent à l'algorithme des données d'apprentissage et les étiquettes correspondantes qui représentent les résultats souhaités. L'algorithme apprend ensuite à prédire ces étiquettes en saisissant la relation entre les données d'entrée et les résultats cibles.
Une approche alternative est l'apprentissage non supervisé. Dans ce cas, les analystes de données entraînent l'algorithme sur des données sans fournir d'étiquettes spécifiques. L'algorithme essaie de trouver de manière autonome des modèles ou des structures dans les données, sans recourir à des sorties définies au préalable. Nous montrerons au cours de cet article comment ces méthodes d'apprentissage fonctionnent en détail et quelles autres approches existent.
Pour mettre en œuvre les méthodes d'apprentissage automatique, les gestionnaires de données peuvent choisir parmi différents types d'algorithmes ML. Les plus importants sont les arbres de décision, la régression logistique et les réseaux neuronaux. Chacun de ces algorithmes a ses domaines d'application spécifiques. Ensemble, ils permettent aux ordinateurs d'apprendre sur la base des données et de prendre des décisions intelligentes sans que les utilisateurs aient à définir chaque détail à l'avance.
Méthodes d'apprentissage automatique
Pour résoudre des problèmes à l'aide de l'apprentissage automatique, les ingénieurs de données choisissent parmi différentes méthodes. Selon la méthode, ils disposent alors de différents algorithmes. Les quatre méthodes d'apprentissage automatique suivantes sont particulièrement courantes :
Apprentissage surveillé
Dans le cas de l'apprentissage supervisé, les algorithmes ML utilisent des données connues, c'est-à-dire étiquetées, pour y identifier des modèles et des corrélations. Sur la base de ces connaissances, les algorithmes font ensuite des prédictions pour les données non étiquetées.
Application dans la pratique
L'apprentissage supervisé permet une modélisation précise des corrélations. Il est particulièrement adapté aux tâches de classification et de régression et trouve des applications dans différents domaines tels que la reconnaissance vocale, Reconnaissance d'imagesLa plupart des entreprises ont déjà mis en place un système de prévision de la consommation d'énergie, de prévisions financières, de calcul des probabilités de défaillance de la production et de prévision de la consommation d'énergie pour une période donnée.
Algorithmes d'apprentissage automatique pertinents
Les algorithmes de régression linéaire, de forêt aléatoire et d'arbres de décision sont entre autres pertinents pour cette méthode d'apprentissage automatique. Nous montrerons dans la suite de cet article comment ils fonctionnent et à quoi ils se prêtent.
Apprentissage non supervisé
Dans l'apprentissage non supervisé, également Apprentissage non superviséles data scientists entraînent l'algorithme sur les données sans définir de valeurs cibles ou d'étiquettes spécifiques. Cela signifie que l'algorithme analyse de manière autonome les modèles et les structures dans les données, sans recourir à des sorties prédéfinies. Cela lui permet de découvrir des relations cachées et de mettre en évidence des modèles jusqu'alors inconnus.
Application dans la pratique
Les ingénieurs de données utilisent souvent l'apprentissage non supervisé pour identifier des regroupements (clustering) ou pour réduire les dimensions, ce qui leur permet de traiter plus efficacement d'énormes quantités de données. De plus, les algorithmes aident à créer des fonctionnalités d'apprentissage automatique.
Algorithmes d'apprentissage automatique pertinents
Les algorithmes K-Means-Clustering, Principal Component Analysis (PCA) et Autoencoder, entre autres, sont pertinents pour cette méthode d'apprentissage automatique.
Apprentissage partiellement supervisé
L'apprentissage partiellement supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel l'algorithme ne travaille que partiellement avec des données étiquetées pendant l'entraînement. Cela signifie que les gestionnaires de données lui fournissent à la fois des données avec et sans étiquettes. L'algorithme utilise les données étiquetées pour apprendre des modèles, puis tente d'appliquer ces modèles aux données non étiquetées.
Application dans la pratique
Cette méthode est utile lorsque le marquage de grandes quantités de données prend du temps ou est coûteux. Elle est surtout utilisée dans la reconnaissance d'images et d'objets. Pour ce faire, les gestionnaires de données rassemblent d'abord un petit ensemble de données d'images connues. Ils entraînent ensuite un réseau neuronal pour la classification et l'appliquent aux données d'image.
Algorithmes d'apprentissage automatique pertinents
Les algorithmes pertinents pour cette méthode d'apprentissage automatique sont, entre autres, les machines vectorielles à support semi-supervisé (S3VM), les réseaux adversaires génératifs et la propagation d'étiquettes.
Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement, plus connu sous le nom de Apprentissage par renforcement ou apprentissage par renforcement, est un sous-domaine de l'apprentissage automatique dans lequel un algorithme apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. L'algorithme est récompensé ou puni en fonction des décisions prises, ce qui l'aide à développer des stratégies d'action optimales.
Contrairement à l'apprentissage supervisé, non supervisé et partiellement supervisé, l'algorithme n'a pas besoin de données d'exemple. Au lieu de cela, il développe sa propre stratégie dans un environnement de simulation en plusieurs étapes itératives.
Application dans la pratique
Les entreprises utilisent principalement l'apprentissage par renforcement dans des domaines tels que les stratégies de jeu, la robotique et les systèmes autonomes, où une prise de décision adaptative est nécessaire.
Algorithmes d'apprentissage automatique pertinents
Les algorithmes Policy Gradient Methods, Actor-Critic et Proximal Policy Optimization (PPO), entre autres, sont pertinents pour ce processus d'apprentissage automatique.
Apprentissage automatique - 10 algorithmes importants
Dans la pratique, les scientifiques des données disposent d'un grand nombre d'algorithmes pour l'apprentissage automatique. Parmi eux, on trouve notamment les 10 suivants :
Régression linéaire
La régression linéaire modélise la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Elle trouve le meilleur ajustement d'une ligne droite aux points de données, ce qui la rend utile pour les prévisions dans des domaines tels que la finance et le marketing.
Les entreprises utilisent par exemple la régression linéaire pour modéliser la relation entre les dépenses publicitaires et les chiffres de vente. En se basant sur des données historiques, elles prévoient les ventes futures.
Régression logistique
La régression logistique est adaptée aux tâches de classification, telles que la prédiction des risques de maladie, sur la base de certains facteurs. Elle modélise la probabilité qu'une instance appartienne à une certaine classe.
Dans les hôpitaux, par exemple, les médecins utilisent la régression logistique pour calculer le risque d'une certaine maladie sur la base des caractéristiques des patients. Cela permet d'établir un diagnostic plus précis et d'identifier les groupes à risque.
Arbres de décision
Les arbres de décision prennent des décisions sur la base de caractéristiques et divisent l'ensemble de données en sous-groupes.
Dans le secteur financier, ils aident par exemple à évaluer les risques de crédit. En analysant les caractéristiques des clients, la banque peut décider à qui elle va accorder des crédits et quelles sont les conditions applicables.
Forêt aléatoire
Forêt aléatoire est une technique d'ensemble qui combine plusieurs arbres de décision. Cela améliore la précision de la prédiction et est utilisé dans la reconnaissance d'images, le diagnostic médical et les grands ensembles de données.
Dans la pratique, Random Forest sert par exemple à identifier des motifs complexes dans des images. Cela est particulièrement utile en médecine pour diagnostiquer des maladies à l'aide de techniques d'imagerie.
Machines vectorielles de support (SVM)
SVM recherche la ligne de séparation optimale entre différentes classes dans l'espace des caractéristiques. Cela est utile dans des domaines tels que la reconnaissance des visages, la classification des textes et les prévisions financières.
Par exemple, les entreprises du secteur financier utilisent le SVM pour détecter les transactions frauduleuses. Elle trouve des lignes de démarcation claires entre les modèles de transaction normaux et suspects.
k-Nearest Neighbors (k-NN) (Voisins les plus proches)
L'algorithme k-NN est une méthode d'apprentissage supervisé dans laquelle une instance est classée en fonction de la majorité de ses k plus proches voisins. La proximité est souvent définie par le distance euclidienne mesurée.
Dans la pratique, la détection d'anomalies dans la sécurité des réseaux, par exemple, utilise les k-NN pour identifier les activités suspectes en se basant sur des modèles à proximité du trafic réseau.
Réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux sont composés de neurones interconnectés et apprennent des modèles complexes. Ils sont largement utilisés dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage et le trafic.
Un exemple pratique : Dans l'industrie automobile, les réseaux neuronaux sont utilisés dans les véhicules autonomes. Ils apprennent à comprendre des modèles de trafic complexes et soutiennent ainsi la prise de décision adaptative du véhicule.
Bayes la naïve
Bayes naïf est basé sur le Théorème de Bayes et estime la probabilité d'une classe en supposant l'indépendance des caractéristiques. Les applications sont les filtres anti-spam, la classification de textes et les diagnostics médicaux.
Un cas pratique : dans le traitement de texte, l'algorithme de Naive Bayes assiste les filtres anti-spam. Il analyse la probabilité qu'un e-mail soit un spam sur la base de certains mots et le filtre.
Clustering K-Means
K-Means regroupe des points de données similaires en clusters en minimisant la distance moyenne. Les applications vont de la segmentation des clients à la compression d'images et à la détection d'anomalies.
Dans le secteur du commerce de détail, les commerçants utilisent par exemple le K-Means-Clustering pour segmenter la clientèle. Ils sont ainsi en mesure de développer des stratégies marketing ciblées pour différents groupes de clients.
Analyse des composantes principales (ACP)
L'ACP réduit la dimensionnalité des données en extrayant les caractéristiques les plus importantes. Elle est utilisée dans la compression d'images, la reconnaissance de formes et la visualisation de données hautement dimensionnelles.
Dans la recherche sur la santé, l'ACP sert par exemple à extraire des caractéristiques pertinentes de données médicales volumineuses. Cela facilite la reconnaissance de modèles dans le cas d'évolutions de maladies complexes.
5 cas d'utilisation importants des algorithmes de Machine Learning
Dans la pratique, les algorithmes ML sont utilisés partout où les entreprises doivent traiter des volumes de données non structurées et en tirer des enseignements. 5 cas d'application importants qui illustrent le fonctionnement et l'importance du ML :
Détection des fraudes financières
Dans le secteur financier, l'apprentissage automatique fait appel à des algorithmes de détection des fraudes. Ils analysent les modèles de transaction, les données d'identité et d'autres facteurs afin d'identifier les activités suspectes. Cela permet de minimiser les pertes financières et de garantir la sécurité des transactions.
Systèmes de recommandation personnalisés
Des plateformes telles que Netflix et Amazon utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour générer des recommandations personnalisées pour les utilisateurs. Ces algorithmes analysent le comportement des utilisateurs, prennent en compte les préférences et proposent des produits ou des contenus qui correspondent aux intérêts individuels. Cela améliore l'expérience utilisateur et augmente la satisfaction des clients.
Traitement de la parole et chatbots
Les entreprises utilisent un algorithme d'apprentissage automatique dans le traitement du langage pour comprendre le langage naturel. Les chatbots utilisent cette technologie pour classer les demandes des utilisateurs et y répondre de manière appropriée. Cela optimise le service à la clientèle en répondant automatiquement aux questions fréquemment posées et en permettant des conversations interactives.
Évaluation du risque de crédit dans le secteur bancaire
Les banques utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour évaluer la solvabilité des clients. En analysant les historiques financiers, les habitudes de dépenses et d'autres données pertinentes, les algorithmes créent des profils de risque. Cela permet aux banques de prendre des décisions éclairées lors de l'octroi de crédits et de minimiser le risque de crédit.
Efficacité énergétique dans l'industrie
Les entreprises utilisent l'apprentissage automatique dans l'industrie pour maximiser l'efficacité énergétique. Pour ce faire, des capteurs surveillent la consommation d'énergie et les processus de production, tandis que des algorithmes analysent des modèles afin d'identifier des possibilités d'optimisation. Cela contribue à réduire la consommation d'énergie, à diminuer les coûts et à promouvoir la durabilité environnementale.
Utilisez le Machine Learning pour votre traitement de documents - avec Konfuzio
Konfuzio est un logiciel puissant pour le traitement intelligent de documents. Pour ce faire, il dispose d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique et de Apprentissage profond.
Dans la pratique, cela signifie qu'avec Konfuzio, vous êtes en mesure d'optimiser et d'automatiser l'ensemble de votre flux de travail documentaire.
Pour ce faire, le logiciel d'intelligence artificielle saisit automatiquement des documents provenant de différents canaux tels que le courrier postal et électronique et les classe dans des catégories créées. Il reconnaît ensuite toutes les données pertinentes et les extrait via Reconnaissance optique des caractères (OCR), C'EST-À-DIRE LA RECONNAISSANCE OPTIQUE DE CARACTÈRES. Ce faisant, la technologie est également en mesure de vérifier l'exactitude et l'exhaustivité des informations extraites. Enfin, Konfuzio évalue les données collectées selon des critères prédéfinis.
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