L’apprentissage automatique est un domaine assez passionnant à étudier et à juste titre. Il est tout autour de nous dans ce monde moderne. Du flux de Facebook à Google Maps pour la navigation, l’apprentissage automatique trouve son application dans presque tous les aspects de notre vie.

Il est assez effrayant et intéressant de penser à ce que nos vies auraient été sans l’utilisation de l’apprentissage automatique. C’est pourquoi il devient assez important de comprendre ce qu’est l’apprentissage automatique, ses applications et son importance.Pour vous aider à comprendre ce sujet, je vais donner des réponses à certaines questions pertinentes sur l’apprentissage automatique.

Mais avant de répondre à ces questions, il est important de connaître d’abord l’histoire de l’apprentissage automatique.

Un bref historique de l’apprentissage automatique

Vous pourriez penser que l’apprentissage automatique est un sujet relativement nouveau, mais non, le concept d’apprentissage automatique est apparu en 1950, lorsque Alan Turing (Oui, celui de Imitation Game) a publié un article répondant à la question « Les machines peuvent-elles penser ? ».

En 1957, Frank Rosenblatt a conçu le premier réseau neuronal pour les ordinateurs, qui est maintenant communément appelé le modèle Perceptron.

En 1959, Bernard Widrow et Marcian Hoff ont créé deux modèles de réseaux neuronaux appelés Adeline, qui pouvait détecter des modèles binaires et Madeline, qui pouvait éliminer l’écho sur les lignes téléphoniques.

En 1967, l’algorithme du plus proche voisin a été écrit et a permis aux ordinateurs d’utiliser une reconnaissance des formes très basique.

Gerald DeJonge, en 1981, a introduit le concept d’apprentissage basé sur l’explication, dans lequel un ordinateur analyse les données et crée une règle générale pour écarter les informations sans importance.

Au cours des années 1990, les travaux sur l’apprentissage automatique sont passés d’une approche axée sur les connaissances à une approche plus axée sur les données. Au cours de cette période, les scientifiques ont commencé à créer des programmes pour les ordinateurs afin d’analyser de grandes quantités de données et de tirer des conclusions ou « apprendre » à partir des résultats. Qui finalement heures supplémentaires après plusieurs développements formulés dans l’ère moderne de l’apprentissage automatique.

Suivez le blog sur l’apprentissage automatique Questions d’entrevue si vous voulez savoir quelles sont certaines questions importantes d’entrevue d’apprentissage automatique.

Maintenant que nous connaissons l’origine et l’histoire de ml, commençons par répondre à une question simple – Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Vous êtes-vous déjà demandé comment la fonction  » Personnes que vous pourriez connaître  » de Facebook vous fournit toujours une liste authentique de personnes que vous connaissez réellement dans la vie réelle et avec lesquelles vous devriez vous connecter sur Facebook également ? Comment Facebook est-il au courant de cela ? Comment font-ils cette recommandation ?

Eh bien, l’apprentissage automatique est une réponse à cette question.

Définition de l’apprentissage automatique selon Tom Mitchell:

« Le domaine de l’apprentissage automatique est concerné par la question de savoir comment construire des programmes informatiques qui s’améliorent automatiquement avec l’expérience »

En termes plus simples, l’apprentissage automatique est le domaine de l’informatique qui rend la machine capable d’apprendre par elle-même sans être explicitement programmée.Ce qu’il faut retenir ici, c’est que les algorithmes ML peuvent apprendre par eux-mêmes à partir d’expériences passées, tout comme les humains. Lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données, ces algorithmes apprennent, changent et se développent d’eux-mêmes sans que vous ayez besoin de modifier le code à chaque fois.

Donc, en gros, ce qui se passe, c’est qu’au lieu d’écrire le code à chaque fois pour un nouveau problème, vous alimentez simplement les données à l’algorithme ml et l’algorithme/machine construit la logique et fournit des résultats basés sur les données données données.Initialement, les résultats obtenus pourraient ne pas être d’une grande précision mais, au fil du temps, la précision des algorithmes ml devient plus élevée car il effectue continuellement des tâches.

Comment fonctionnent les algorithmes d’apprentissage automatique ?

Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent une variété de techniques pour traiter de grandes quantités de données complexes pour prendre des décisions. Ces algorithmes accomplissent la tâche d’apprendre à partir de données avec des entrées spécifiques données à la machine. Il est important de comprendre comment ces algorithmes et un système d’apprentissage automatique dans son ensemble fonctionnent, afin de savoir comment ceux-ci peuvent être utilisés à l’avenir.

Tout commence par l’entraînement de l’algorithme d’apprentissage automatique en utilisant un ensemble de données d’entraînement pour créer un modèle. Lorsque de nouvelles données d’entrée sont introduites dans l’algorithme ML, il fait une prédiction.Les prédictions et les résultats sont évalués pour leur précision.

Si la prédiction n’est pas celle attendue, l’algorithme est ré-entraîné encore et encore jusqu’à ce que la sortie désirée soit obtenue. Cela permet à l’algorithme ml d’apprendre par lui-même et de produire une réponse optimale qui augmentera progressivement en précision au fil du temps.

Après avoir obtenu un niveau de précision souhaité, l’algorithme d’apprentissage automatique est déployé.Laissez-moi vous expliquer comment l’apprentissage automatique fonctionne avec un exemple simple :

Lorsque vous recherchez « images de lion » sur Google Search (comme on le voit dans l’image ci-dessous), Google est incroyablement bon pour apporter des résultats pertinents, mais comment Google réalise-t-il cette tâche ?

• Google obtient d’abord une grande quantité d’exemples(jeux de données) de photos étiquetées « LION ».
• Puis l’algorithme d’apprentissage automatique recherche des modèles de pixels et des modèles de couleurs qui l’aideront à prédire si l’image est celle d’un « LION ».
• Dans un premier temps, les ordinateurs de Google devinent au hasard quels motifs sont bons pour identifier l’image d’un LION.
• S’il se trompe, alors un ensemble d’ajustements sont effectués pour que l’algorithme y arrive.
• A la fin, une telle collection de modèles sera apprise par un grand système informatique modelé sur le cerveau humain, qui une fois entraîné peut identifier correctement et apporter des résultats précis d’images de LIONS sur Google Search.

Si vous étiez chargé de construire un algorithme d’apprentissage automatique pour essayer d’identifier les images entre les lions et les tigres. Comment allez-vous vous y prendre ?

La première étape, comme je l’ai expliqué ci-dessus, serait de rassembler un grand nombre d’images étiquetées avec « LION » pour les lions et « TIGRE » pour les tigres.Après cela, nous allons entraîner l’ordinateur à rechercher des modèles sur les images afin d’identifier les lions et les tigres respectivement.

Une fois que le modèle d’apprentissage automatique a été entraîné, nous pouvons lui donner(entrée) différentes images pour voir s’il peut identifier correctement les lions et les tigres séparément. Comme on le voit dans l’image ci-dessus, un modèle d’apprentissage automatique formé peut identifier correctement de telles requêtes.

Maintenant que nous savons comment l’algorithme d’apprentissage automatique fonctionne, nous devrions plonger un peu plus profondément dans ce sujet et explorer divers types d’apprentissage automatique.

Types d’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est largement divisé en trois domaines principaux, l’apprentissage supervisé, non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Chacun d’entre eux a une action et un objectif spécifiques, donnant des résultats particuliers en utilisant divers types de données.

Apprentissage automatique supervisé

L’apprentissage supervisé, en langage simple, signifie former le modèle d’apprentissage automatique comme un entraîneur forme un batteur.Dans l’apprentissage supervisé, la machine apprend sous la direction de données étiquetées, c’est-à-dire de données connues. Ces données connues sont fournies au modèle d’apprentissage automatique et sont utilisées pour l’entraîner. Une fois que le modèle est formé avec un ensemble connu de données, vous pouvez aller de l’avant et alimenter des données inconnues au modèle pour obtenir une nouvelle réponse.

Apprentissage automatique non supervisé

L’apprentissage automatique non supervisé en langage simple signifie que le modèle ml est autosuffisant pour apprendre par lui-même.

Dans l’apprentissage automatique non supervisé, il n’y a pas cette fourniture de données étiquetées. Les données de formation sont inconnues ou non étiquetées. Ces données inconnues sont fournies au modèle d’apprentissage automatique et sont utilisées pour former le modèle. Le modèle tente de trouver des modèles et des relations dans l’ensemble de données en créant des clusters. Il convient de noter ici que l’apprentissage non supervisé n’est pas en mesure d’ajouter des étiquettes aux groupes. Par exemple, il ne peut pas dire qu’il s’agit d’un groupe d’oranges ou de mangues, mais il séparera toutes les oranges des mangues.

Apprentissage automatique par renforcement

Dans ce cas, la machine apprend à partir d’une méthode de hit and trial. Chaque fois que le modèle prédit ou produit un résultat, il est pénalisé si la prédiction est fausse ou récompensé si la prédiction est correcte. Sur la base de ces actions, le modèle s’entraîne lui-même.Vous voulez savoir quelles sont les compétences requises pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique, suivez cette vidéo interactive sur les compétences requises pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique pour en savoir plus en détail.

Après avoir compris les concepts de base et les types d’apprentissage automatique, je pense que maintenant nous sommes dans la bonne position pour comprendre son importance et ses applications.

Pourquoi l’apprentissage automatique est-il important ?

« Tout comme l’électricité a transformé presque tout il y a 100 ans, aujourd’hui j’ai en fait du mal à penser à une industrie que je ne pense pas que l’IA transformera dans les prochaines années. » —– Andrew Ng

Je pense que la plupart d’entre vous seront d’accord avec cela. Il est assez difficile de penser à une activité industrielle qui puisse être réalisée sans l’utilisation de l’apprentissage automatique ou de l’intelligence artificielle.L’apprentissage automatique est important en raison de son large éventail d’applications et de son incroyable capacité à s’adapter et à fournir des solutions à des problèmes complexes de manière efficace, effective et rapide.

Pour mieux comprendre l’importance de l’apprentissage automatique, laissez-moi aller de l’avant et énumérer certains cas où l’apprentissage automatique est appliqué : les moteurs de recommandation en ligne de Facebook, Netflix, Amazon, le Siri d’Apple répondant à vos requêtes, la reconnaissance faciale.Il est assez difficile pour vous de penser à effectuer les tâches mentionnées ci-dessus sans l’utilisation de l’apprentissage automatique.

Applications de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est partout. En raison d’un large éventail d’applications de l’apprentissage automatique, il est possible que vous l’utilisiez d’une manière ou d’une autre et que vous ne le sachiez même pas.Ci-dessous, je vais énumérer quelques applications de l’apprentissage automatique.

Assistant personnel virtuel : Siri, Alexa, Google certains des exemples courants d’assistants personnels virtuels. Ceux-ci aident à trouver des informations lorsqu’elles sont demandées par la voix. Tout en répondant à votre requête, ces assistants personnels recherchent des informations qui rappellent vos requêtes connexes ou envoient une commande à d’autres ressources afin de collecter des informations. L’apprentissage automatique fait partie intégrante du fonctionnement des assistants personnels, car ils collectent et affinent les informations sur la base de vos requêtes précédentes. Plus tard, cet ensemble de données affinées est utilisé pour donner des résultats adaptés à vos préférences.

La reconnaissance faciale : Il vous suffit de regarder votre téléphone pour qu’il se déverrouille. La caméra de votre téléphone reconnaît les caractéristiques et les projections uniques de votre visage en utilisant le traitement d’image (une partie de l’apprentissage automatique) afin d’identifier que la personne qui déverrouille le téléphone n’est pas quelqu’un d’autre que vous. L’ensemble du processus à l’arrière est compliqué mais semble être une simple application de ML à l’avant.

Filtre anti-spam pour courrier électronique : Comment votre boîte aux lettres identifie-t-elle automatiquement si l’email que vous avez reçu est un spam ou non ? Eh bien, ici encore, c’est à ML qu’il faut rendre hommage. Le filtre anti-spam pour emails utilise un modèle d’apprentissage automatique supervisé pour filtrer les emails indésirables de votre boîte aux lettres.

Moteur de recommandation sur un site de commerce électronique : Vous êtes-vous déjà demandé comment Amazon ou Flipkart affiche des produits pertinents après que vous ayez effectué un achat sur leur plateforme. C’est la magie du ML.

Une fois qu’un utilisateur achète quelque chose sur un site de commerce électronique, il stocke les données d’achat pour référence future et trouve les produits qui sont les plus susceptibles d’être achetés par l’utilisateur à l’avenir. Cela est possible en raison du modèle d’algorithme futur d’apprentissage automatique, qui peut identifier des modèles dans un ensemble de données donné.

Certaines autres applications de l’apprentissage automatique comprennent :

• Détection de la fraude en ligne
• Services de médias sociaux tels que « Personnes que vous pourriez connaître » sur Facebook, « Épingles similaires » sur Pinterest
• Support client en ligne c’est-à-dire.e. Chatbot
• Raffinage des résultats des moteurs de recherche
• Prédictions pendant les trajets domicile-travail en utilisant Google Maps

Prérequis pour l’apprentissage automatique

Si vous êtes intéressé à en apprendre davantage sur l’apprentissage automatique, quelques exigences doivent être remplies pour être en mesure d’exceller dans ce domaine. Ces exigences comprennent :

• Connaissance de base des langages de programmation tels que Python ou R.
• Bonne connaissance des statistiques et des probabilités
• Compréhension de l’algèbre linéaire et du calcul
• Modélisation des données pour trouver des variations et des modèles dans un ensemble de données donné

Tous les prérequis mentionnés ci-dessus sont indispensables pour apprendre l’apprentissage automatique.

Si vous voulez apprendre l’apprentissage automatique à partir de zéro, vous pouvez vérifier le cours de certification de degré pro d’apprentissage automatique de Verzeo. Vous n’avez pas besoin de vous inquiéter des conditions préalables mentionnées ci-dessus car tout cela sera couvert dans la certification de degré pro.J’espère avoir éclairci tous vos doutes liés à l’apprentissage automatique et à son application.

Si vous connaissez déjà l’apprentissage automatique et que vous cherchez un stage, vous pouvez consulter le programme de stage en apprentissage automatique de Verzeo.

Si vous cherchez d’autres cours de certification dans le domaine de l’informatique, suivez les liens donnés ci-dessous :

Programme de certification en développement web full stack

Programme de certification en intelligence artificielle

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