Aujourd’hui, le Machine Learning est au cœur des préoccupations des entreprises modernes qui souhaitent modéliser d’importants volumes de données.

Toutefois, le choix du meilleur algorithme et du type du Machine Learning dépend des types de données et des objectifs de l’entreprise. Mais, qu’est-ce qu’une Machine Learning ? Comment fonctionne-t-elle ? Quels sont les types de Machine Learning ? 

Machine Learning : définition

Le Machine Learning est une science contemporaine qui permet de déceler des patterns (des répétitions) dans les données traitées, et de fournir des prévisions en se référant à des statistiques. En d’autres mots, le Machine Learning est basé sur l’extraction de données permettant la reconnaissance de patterns pour en tirer des prédictions.

Pour analyser d’importants volumes de données, le Machine Learning se révèle bien plus rapide et précis en comparaison avec les autres méthodes classiques. En effet, le Machine Learning est capable de révéler une fraude en une fraction de seconde, rien qu’en s’appuyant sur certaines données. 

Le Machine Learning est, ainsi, la meilleure science pour tirer profit du Big Data et de ses avantages. Cette technologie se révèle désormais indispensable pour analyser les données transactionnelles, les données extraites des réseaux sociaux ou bien de plateformes CRM. Elle est, en effet, capable d’extraire les informations de valeur parmi d’innombrables sources de données, et ce sans besoin de l’intervention des humains.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le fonctionnement d’un modèle de Machine Learning est basé sur quatre principales étapes. Généralement, c’est l’équipe de Data Scientists qui s’occupe de la gestion et supervision de ce procédé.

Tout d’abord, on commence par sélectionner et configurer les données d’entraînement. Ces dernières peuvent être étiquetées dans le but d’indiquer au modèle de Machine Learning les caractéristiques qu’il devra révéler. Elles peuvent également être non étiquetées et le modèle devra reconnaître les caractéristiques de celles-ci. Dans les deux cas, les données doivent être nettoyées, préparées et classées avec un soin tout particulier. 

La seconde étape consiste à choisir le bon algorithme pour modéliser les données d’entraînement. Le choix dépend du volume de données d’entraînement à traiter et de la complexité du problème confronté.

La troisième étape consiste à entraîner l’algorithme de Machine Learning. Il s’agit d’un processus répétitif. On commence par exécuter des variables à travers l’algorithme, et on compare les résultats avec ceux qu’il aurait dû produire. Le biais et le poids peuvent ensuite être ajustés pour obtenir un résultat plus précis.

La quatrième étape consiste à utiliser et à améliorer le modèle de Machine Learning. On utilise le modèle sur de nouvelles informations.  A titre d’exemple, un modèle de Machine Learning dédié à la détection des spams peut être utilisé sur des emails.

Quels sont les différents types de Machine Learning ?

On peut distinguer trois principaux types de Machine Learning : Machine Learning non supervisé, Machine Learning avec supervision et Machine Learning par renforcement.

1. Machine learning non supervisé

Dans le cas de l’apprentissage non supervisé, les informations ne sont pas étiquetées. L’ordinateur traite des grandes quantités de données et recherche les patterns. Il utilise des algorithmes pour reconnaître ses caractéristiques et pouvoir les classifier en temps réel, sans besoin de l’intervention d’humains.

Plutôt que d’automatiser les prédictions, cette technologie permet de révéler les patterns que les humains risquent de ne pas déceler dans les flux de données. Cette méthodologie n’est pas très répandue, malgré qu’elle est simple à appliquer. Cependant, elle est désormais de plus en plus utilisée dans le domaine de la cybersécurité. 

Les principaux algorithmes d’apprentissage non supervisé sont les : K-Means, minimisation de la dimensionnalité et clustering hiérarchique.

2. Machine Learning avec supervision

L’apprentissage supervisé est une technologie simple mais précise. Les data scientistes présentent aux ordinateurs des exemples d’entrées et de sorties souhaitées pour qu’il puisse rechercher des solutions, et ainsi obtenir ces sorties à partir de ces entrées. L’objectif est que l’ordinateur apprenne le principe de base qui détermine les entrées et les sorties.

Cette méthode permet de simplifier le processus d’entraînement et requiert moins de données que les autres puisqu’on peut comparer les résultats obtenus avec les flux de données déjà étiquetées. Néanmoins, l’étiquetage d’un grand volume de données semble un peu coûteux.

Les principaux algorithmes de l’apprentissage supervisé sont : arbres décisionnels, forêts aléatoires, régression linéaire, méthode du k plus proche voisin (k-NN), classification naïve bayésienne, régression logistique, machine à vecteurs de support (SVM), boosting des gradients, etc.

3. Machine Learning par renforcement

Le Machine Learning par renforcement consiste à laisser un algorithme apprendre de ses erreurs pour atteindre un objectif bien déterminé, par exemple conduire un véhicule ou affronter un adversaire dans un jeu. L’algorithme de Machine Learning essaye d’appliquer plusieurs approches différentes pour atteindre cet objectif.

Cette technologie est couramment utilisée pour permettre à une Intelligence artificielle de surpasser l’intervention des humains dans les jeux. En 2013, c’était un algorithme d’apprentissage par renforcement qui est devenu célèbre en apprenant comment gagner dans les jeux vidéo Atari, sans l’intervention d’un programmeur.  

Les principaux algorithmes de l’apprentissage par renforcement sont : Deep Q Network (DQN), Q-learning et SARSA (State-Action-Reward-State-Action).