Définition machine learning
Machine learning : définition
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle axée sur la construction de systèmes capables d’apprendre à partir de données, d’identifier des modèles et de prendre des décisions logiques avec peu ou pas d’intervention humaine. Il s’agit d’une méthode d’analyse des données qui automatise la construction de modèles analytiques en utilisant des données qui englobent diverses formes d’informations numériques, notamment des chiffres, des mots, des images …
Les applications d’apprentissage automatique apprennent à partir des données d’entrée et améliorent continuellement la précision des résultats à l’aide de méthodes d’optimisation automatisées. Cela dit, la qualité d’un modèle d’apprentissage automatique dépend de deux aspects distincts mais d’égale importance, à savoir la qualité des données d’entrée et le choix du modèle lui-même.
- Qualité des données d’entrée : lors du développement d’algorithmes de machine learning, si vous introduisez des données désordonnées ou de mauvaise qualité, le résultat de votre modèle sera largement inexact ;
- Le choix du modèle : dans le domaine du machine learning, il existe une pléthore d’algorithmes qu’un data scientist peut choisir, chacun ayant ses propres utilisations spécifiques. Il est essentiel de choisir le bon algorithme pour chaque cas d’utilisation. Les réseaux neuronaux sont un type d’algorithme qui fait l’objet d’un grand battage médiatique en raison de la grande précision et de la polyvalence qu’ils peuvent offrir. Cependant, pour de faibles quantités de données, le choix d’un modèle plus simple sera souvent plus pertinent.
Le machine learning prend de plus en plus d’importance en raison des volumes et de la variété de plus en plus énormes des données, de l’accès et du caractère abordable de la puissance de calcul, et de la disponibilité de l’Internet à haut débit. Ces facteurs de transformation numérique permettent de développer rapidement et automatiquement des modèles capables d’analyser rapidement et précisément des ensembles de données extraordinairement vastes et complexes.