Le terme apprentissage automatique est étroitement lié à l‘intelligence artificielle. On dit que c’est une branche de l’intelligence artificielle et de l’informatique. Il se concentre principalement sur l’utilisation de l’analyse de données et des algorithmes et sur les techniques qui imitent les méthodes d’apprentissage des humains. Il travaille également à l’amélioration de la précision. C’est une composante importante de la science des données.
L’apprentissage automatique est utilisé pour diverses raisons telles que dans les moteurs de recherche, les filtres de messagerie utilisés pour trier les spams, les sites web ainsi que pour faire des recommandations personnalisées, dans les logiciels bancaires pour détecter les activités inhabituelles ou dans la reconnaissance vocale.
L’apprentissage automatique permet des annonces plus précises en robotisant les tests de chance de crédit pour les banques et les clients. En évaluant l’historique d’un consommateur en matière d’argent, les échanges ultérieurs et en obtenant les modèles, l’apprentissage automatique peut faire des chiffres précis sur les investissements et les salaires futurs.
Vous pensez peut-être à la façon dont l’apprentissage automatique a vu le jour ?
La première histoire remonte à 1943, lorsque Warren McCulloch, un neurophysiologiste, et Walter Pitts, un mathématicien, ont écrit un article sur les neurones et leur fonctionnement. En raison du manque de progrès technologique à l’époque, ils ont créé un modèle utilisant un circuit électrique et c’est ainsi qu’est né le réseau de neurones. L’étude des réseaux de neurones est connue sous le nom de Deep Learning.
En 1950, Alan Turing a développé le test de Turing de renommée mondiale. C’était assez simple même pour un ordinateur de le réussir. Il a donc réussi à convaincre un humain qu’il s’agit d’un humain et non d’un ordinateur. Une autre première existence de réseau de neurones a vu le jour en 1959, lorsque Marcian Hoff et Bernard Widrow en ont créé deux modèles à l’Université de Stanford. Le premier modèle de réseau de neurones était ADELINE, et il pouvait détecter des modèles binaires. Le modèle suivant est connu sous le nom de MADELINE et il pourrait éliminer l’écho sur les lignes téléphoniques. Il est encore utilisé.
Applications de l’apprentissage automatique au 21e siècle
Google Brain : il s’agissait d’un réseau de neurones profonds créé par Jeff Dean de Google, qui s’est penché sur la détection d’échantillons dans les images et les vidéos. Il est devenu capable d’utiliser les ressources de Google, ce qui le rend incomparable à de nombreux réseaux de neurones plus petits. Il a été progressivement utilisé pour localiser des objets dans les vidéos YouTube.
AlexNet : AlexNet a remporté le concours ImageNet avec une marge énorme en 2012, ce qui a entraîné l’utilisation de GPU et de réseaux de neurones convolutifs dans l’apprentissage automatique. Ils ont également créé ReLU, une fonctionnalité d’activation qui améliore considérablement les performances des CNN.
2014
DeepFace : il s’agit d’un réseau de neurones profonds créé via Facebook, qui, selon eux, peut comprendre les humains avec la même précision qu’un humain.
DeepMind : Cette organisation est devenue disponible à l’aide de Google et pourrait jouer à des jeux simples au même degré que les humains. En 2016, il a réussi à conquérir un expert du jeu Go, qui est considéré comme l’un des jeux de société les plus difficiles au monde.
2015
OpenAI : Il s’agit d’une entreprise commerciale à but non lucratif créée par Elon Musk et d’autres, pour créer une intelligence synthétique sécurisée qui peut être un avantage pour l’humanité.
Plateforme d’apprentissage automatique d’Amazon : cela fait partie des services web d’Amazon et indique à quel point les grands groupes doivent s’inquiéter de l’apprentissage du système. Ils disent que cela pilote une grande partie de leurs systèmes internes, des offres souvent utilisées consistant à rechercher des astuces et Alexa, à des offres plus expérimentales comme Prime Air et Amazon Go.
ResNet : Cela s’est transformé en un développement de premier ordre dans les CNN, et des enregistrements supplémentaires peuvent être déterminés sur la page Introduction aux CNN.
U-net : C’est une structure de CNN spécialisée dans la segmentation de photo biomédicale. Il a ajouté une quantité identique de couches de sur-échantillonnage et de sous-échantillonnage ainsi que des connexions de passage. Sur la page Segmentation sémantique on peut voir d’autres enregistrements sur ce que cela désigne.
Deux types d’apprentissage automatique
Au sein de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, il existe deux approches de base : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé est une technique d’apprentissage automatique qui est décrite à l’aide de son utilisation d’ensembles de données catégorisés. Ces ensembles de données sont conçus pour apprendre ou « superviser » les algorithmes à classer les informations ou à prédire les conséquences avec précision. En utilisant des entrées et des sorties catégorisées, les algorithmes peuvent analyser le processus et progresser avec le temps en améliorant leur précision.
Classification :
La classification est une technique de catégorisation d’un ensemble de données en leçons. Elle peut être effectuée sur chaque donnée dépendante ou non structurée. La méthode commence par évoluer en prédisant l’élégance de points d’enregistrement donnés. Les leçons sont régulièrement appelées cible, étiquette ou catégories.
Le type de modélisation prédictive est le défi d’approximer la fonction de mappage des variables d’entrée aux variables de sortie discrètes. L’intention première est de déterminer dans quelle splendeur/classe les nouvelles données tomberont.
Régression :
La régression dans l’apprentissage automatique comprend des stratégies mathématiques qui permettent aux informaticiens de s’attendre à un résultat non-stop (y) basé principalement sur la valeur de 1 ou plus de variables prédictives (x). La régression linéaire pourrait être la forme la plus connue d’évaluation de la régression en raison de sa facilité d’utilisation pour la prédiction et la prévision.
Apprentissage non supervisé :
L’apprentissage non supervisé est une sorte d’apprentissage automatique dans lequel l’ensemble de règles n’est pas toujours fourni avec des étiquettes ou des classements pré-assignés pour les dossiers d’éducation. En conséquence, les algorithmes d’apprentissage non supervisé doivent d’abord découvrir eux-mêmes tous les styles évidents en fonction de cet ensemble de données d’entraînement. Les exemples courants consistent en un regroupement, dans lequel l’algorithme classe régulièrement ses exemples d’éducation dans des classes avec des capacités comparables et une analyse des problèmes majeurs, dans laquelle l’ensemble de règles déniche des méthodes pour compresser les dossiers d’éducation définis en déterminant quelles capacités sont les plus bénéfiques pour les garder et rejeter les autres.
Portée de l’apprentissage automatique
Le domaine de l’apprentissage automatique est assez vaste et a une portée énorme. Voici quelques cours que vous pouvez suivre pour poursuivre votre carrière dans l’apprentissage automatique.
1. Spécialisation Machine Learning par l’Université de Washington via Coursera.
Il s’agit d’un programme de niveau moyen proposé par l’Université de Washington via Coursera. Ces cours ont été développés par Carlos Guestrin et Emily Fox. Ses principaux objectifs sont l’apprentissage automatique tel que la prédiction, la classification, le clustering et la recherche d’informations.
2. Spécialisation Mathématiques pour l’apprentissage automatique par l’Imperial College de Londres via Coursera.
L’une des matières principales consiste à chercher les bases de l’apprentissage automatique en mathématiques. Les concepts peuvent être légèrement difficiles à apprendre. Ce cours vise à combler le fossé en améliorant les connaissances et les compétences dans le domaine des mathématiques.
3. Certificat d’apprentissage professionnel en profondeur par IBM
Ce certificat est exceptionnellement conçu et développé par un groupe d’experts d’IBM. Il forme les apprenants à se préparer à utiliser les nouvelles tendances technologiques dans le domaine de l’apprentissage automatique, de la science des données et de l’IA.
4. Spécialisation avancée en apprentissage automatique par l’Université de Stanford
Ce programme d’apprentissage automatique contient une gamme de cours avancés, et ceux-ci sont consacrés à combler le fossé entre la théorie et la pratique.
5. Machine Learning A-ZTM : Python et R pratiques en science des données (Udemy)
Ce cours d’apprentissage automatique par Udemy vous emmène pas à pas dans le pays des algorithmes d’apprentissage automatique. C’est très détaillé en termes de Python et R. Des connaissances de base en mathématiques au lycée sont suffisantes.
Le monde progresse vers l’IA, le domaine de l’apprentissage automatique progressant activement dans les prochaines étapes. Si vous avez l’intention de poursuivre cette carrière, c’est le moment idéal. Cependant, cela peut être stressant car des progrès sont constants et il faut toujours être au courant des nouveautés.
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