Votre Guide Pour Comprendre et Apprendre le Machine Learning

Ce qui était une fiction il n'y a pas si longtemps, est désormais une réalité. La technologie qui ne pouvait être vue que dans les films ou dans des livres est maintenant une réalité dans laquelle nous vivons. Alors que les plus gros cerveaux du passé n’auraient pu que rêver d’apprendre le machine learning et de ce qu'il pourrait apporter à l'humanité, le phénomène est bel et bien là maintenant.

L'apprentissage automatique, ou abrégé en ML, est un terme informatique qui désigne l'intelligence artificielle. C'est une technologie qui peut apprendre et imiter des fonctions cognitives comme les neurones. Elle peut même résoudre les problèmes par elle-même et pas seulement répondre à des questions comme un assistant virtuel.

La capacité des machines à améliorer la vie des gens s’est nettement améliorée, des logiciels d'apprentissage automatique sont utilisés pour la reconnaissance faciale, les voitures autonomes, les réseaux sociaux et les pilotes automatiques des avions. Selon le théorème de Tesler, “le Machine Learning inclut tout ce qui n’a pas encore été réalisé”. Les capacités de l'intelligence artificielle classées comme ML comprennent la parole humaine, les simulations militaires, la compétition au plus haut niveau des jeux vidéos, etc. Maintenant que nous avons une petite idée sur l'apprentissage automatique, explorons ça plus en détail! 

Apprendre le Machine Learning - Regard Approfondi

Les assistants virtuels comme Siri et Alexa sont des logiciels d'apprentissage automatique qui s'intègrent rapidement dans notre quotidien. Même si certains de ces exemples ne peuvent pas être considérés comme de l’intelligence artificielle “proprement dite” et qui est capable de prendre des décisions par elle-même, l’impact qu’ont ces projets dérivés est de plus en plus grand en termes de capacité et de prévalence.

Pour mieux comprendre le Machine Learning, il faut revenir un peu en arrière dans son développement.

Bref historique sur le ML
Les premières idées sur la création d'êtres artificiels remontent aux antiquités et existent depuis très longtemps. Des histoires comme celle de Frankenstein en sont le meilleur exemple. Le domaine des études sur l'intelligence artificielle est né en 1956, au Dartmouth College aux États-Unis. Un groupe de scientifiques de différentes universités comme le MIT et la CMU sont devenus les fondateurs de la recherche sur la technologie ML. Les programmes qu'ils ont créés ont été considérés comme les principes de base pour apprendre le machine learning. Ils ont créé un système informatique capable d'apprendre les stratégies des contrôleurs, de résoudre des problèmes d'algèbre et de prouver des théorèmes logiques. Ils pensaient que dans une vingtaine d'années plus tard, les machines seraient capables de faire tout ce qu'un homme peut faire.

Certes, ils étaient très optimistes par rapport aux progrès de ce qu’ils ont créé, ils n'ont pas réalisé que le développement de l'apprentissage automatique allait les défier plus tard. En raison d’une conjoncture financière difficile, les gouvernements des États-Unis et du Royaume-Uni avaient décidé de cesser de financer les projets de recherche sur le Machine Learning. Durant cette période, il était très difficile de trouver suffisamment de fonds pour poursuivre la recherche, cette période a été appelée “l’hiver du Machine Learning”.

Heureusement, cet hiver du ML n'a pas duré trop longtemps. En 1985, la recherche a repris et le marché de l'apprentissage automatique a atteint plus d'un milliard de dollars. Malgré les différents obstacles, le développement de l'intelligence artificielle a été utilisé dans le diagnostic médical, la logistique, l'exploration de données, etc. Comme l’indique la loi de Moore, la vitesse et la capacité des ordinateurs devraient doubler tous les deux ans. Ce qui signifie que l’évolution de l’informatique est très rapide et qu’elle continuera à améliorer le quotidien des êtres humains.

Le concept basique du Machine Learning
Apprendre le machine learning est très difficile en tant que processus et produit si vous n'êtes pas du domaine. Pour simplifier les choses au maximum, le Machine Learning est un logiciel qui prend les informations d'entrée et les transforme en d'autres informations de sortie.

La plus grande différence entre l'intelligence artificielle et les autres types de logiciels est que dans l'intelligence artificielle, le créateur, c'est-à-dire le programmeur, ne donne pas des instructions pour chaque fonctionnalité exécutée par le logiciel. Cela se fait tout seul à travers la pratique, le logiciel apprend par lui-même les informations nécessaires.

Pourquoi est-il important d’apprendre le machine learning?
Pour apprendre le machine learning et comprendre son importance, vous devez d’abord retenir une chose: il a été créé pour réduire l'effort humain et aider dans des domaines où il est dangereux pour l'être humain d'intervenir. Il existe différentes façons d'utiliser l’intelligence des machines, ça accélére certains processus et donne à l'utilisateur un résultat précis. L'idée du logiciel de Machine Learning est de créer un monde sans erreur. Voici quelques-unes de ses fonctionnalités principales:

• L'apprentissage automatique se fait grâce à un apprentissage répétitif et à la découverte à travers les données. Au lieu de gérer les informations vous-même, le ML automatise les tâches informatisées à un taux élevé sans se fatiguer et sans retard. Ce processus nécessite toujours une vérification humaine car le système d’apprentissage automatique doit avoir les bonnes questions.
• Il tire le meilleur des données. Comme déjà mentionné, avec la bonne configuration d'un expert, la technologie ML peut facilement fonctionner pendant très longtemps. Apprendre le machine learning permet d’avoir un avantage par rapport aux concurrents en business? La collecte de données s’est largement développée ces dernières années et elle revêt d’une importance capitale. Du coup, il y a eu de nombreux scandales et des réglementations sont entrées en vigueur en matière de protection des données. Tout le monde sait que les données jouent un rôle important dans de nombreux domaines et que le ML y contribue énormément.
• Les logiciels d'apprentissage automatique jouent un rôle majeur en matière de sécurité. Donner l’accès au stockage de données à l’apprentissage automatique va nettement accélérer le système de détection de fraude grâce à l'apprentissage en profondeur.
• Utiliser les bases et apprendre le machine learning pour améliorer les produits actuels. Si vous êtes familier avec le marketing digital, vous savez que l'Internet des objets est un sujet très chaud actuellement. Le Web 3.0 est le nom alternatif de l'Internet des objets (IoT). La définition de IoT signifie qu'il élargit l’utilité des appareils que nous utilisons au quotidien ou occasionnellement. Par exemple, l'internet des objets est la technologie qui permet de créer la fameuse “maison intelligente”. Elle comprend les périphériques, les appareils électroménagers, les caméras de sécurité, les thermostats, etc.
• Les réseaux neuronaux profonds contribuent à atteindre une précision extrême. Ce qui est impressionnant également pour apprendre le machine learning, c'est qu’à travers l'apprentissage en profondeur, la classification d'images et la reconnaissance d'objets, l'intelligence artificielle peut détecter un cancer sur des IRM de façon aussi précise qu'un radiologue expérimenté.

Ainsi, l'impact de l'apprentissage automatique est indéniable dans l’industrie informatique et technologique aujourd’hui. Ce qu’il faut comprendre, c’est que nous n’avons mentionné que les avantages principaux, il y en a bien plus en réalité. Mais maintenant que j’ai mentionné l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones, je me dois de les expliquer.

Les Réseaux Neuronaux
En théorie, le réseau neuronal est un réseau de neurones. Dans ce cas, il s'agit d'un réseau de neurones artificiels qui aide l'apprentissage automatique à résoudre un problème. Le réseau neuronal est un ensemble d’algorithmes modélisés pour ressembler au cerveau humain. Ils reconnaissent des modèles d'informations à travers une perception de la machine, un étiquetage ou un regroupement des entrées. Tout comme ce serait des images, des sons ou des textes, les réseaux neuronaux artificiels le comprennent à travers des tenseurs à n-dimensions qui contiennent les valeurs et les nombres. C'est l'un des aspects les plus importants pour apprendre le machine learning.

Les réseaux neuronaux aident à rassembler et classer les données. Le processus permet de regrouper les données en fonction des similitudes entre les exemples d'entrées. Les réseaux neuronaux classent les données lorsqu'ils ont un ensemble de données sur lequel s'entraîner. Ce type d'apprentissage est appelé supervisé. Sinon il existe aussi un apprentissage non supervisé, il contribue à trouver des modèles qui étaient inconnus auparavant dans un ensemble de données non-étiquettées.

Le Deep learning
L’apprentissage en profondeur est un autre élément essentiel de l'intelligence artificielle. C’est une technique d'apprentissage automatique qui aide à apprendre à partir d'exemples, tout comme c’est le cas avec les êtres humains. Si vous connaissez les voitures autonomes, vous êtes déjà à mi-chemin pour comprendre le machine learning.

Dans l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle apprend à effectuer des tâches à partir d'images, textes, sons, comme un humain en apprend des livres, vidéos ou conférences. L’être humain peut toujours se tromper, alors qu’un ordinateur doté d’un modèle d'apprentissage en profondeur peut atteindre une précision parfaite et dépasser les performances de l’homme. Les modèles d'apprentissage en profondeur font partie des réseaux neuronaux car ils utilisent les données étiquetées et les ensembles de données qui ont été collectés. C'est une partie importante pour apprendre le machine learning.

Exemple Réel: Sofia le Robot

Le nom “Sofia” suggère qu'il s'agit d'un robot, mais ne vous laissez pas avoir. Ce n’est un robot qu’en apparence - le squelette du projet. Le plus impressionnant chez Sofia, c'est son esprit.

Sofia est un robot humanoïde social qui a été développé par l’entreprise Hanson Robotics. Elle a été activée le 14 février 2016.

Combinée à de nombreux algorithmes, Sofia le Robot peut voir, suivre les mouvements, maintenir un contact visuel avec son compagnon et reconnaître des gens. Elle peut même comprendre les expressions du visage, et les différentes émotions. Ce processus est rendu possible grâce aux caméras qui sont dans ses yeux. En 2018, elle a été améliorée et elle peut désormais marcher.

Le créateur de Sofia, David Hanson, a déclaré que l'objectif était de créer un robot axé sur l'apprentissage automatique qui pourrait être utile dans les soins sanitaires, le service client, les thérapies ou l'éducation. L'intelligence artificielle de Sofia est constamment entraînée en laboratoire, elle développe donc de nouvelles compétences et fait moins d'erreurs au fur et à mesure que nous avançons dans le temps.

De plus, ce qui est si exceptionnel avec l'apprentissage automatique de Sofia, c’est qu’il combine réseaux neuronaux, systèmes experts, perception de machine, le traitement du langage naturel conversationnel, contrôle moteur adaptatif et architecture cognitive.

Sofia le robot peut fonctionner de façons différentes - soit de façon entièrement autonome ML, soit en combinant le ML à des mots générés par l'homme. Il s'agit d'une intelligence hybride humaine-ML entièrement fonctionnelle.

Conclusion - Pourquoi Apprendre le Machine Learning
Nul ne peut nier le fait que l'apprentissage automatique est la technologie la plus innovante du moment. En effet, si nous voulons avancer et continuer à améliorer notre quotidien, c'est l'une de nos meilleures options. Pour mieux comprendre le machine learning, suivez notre cours BitDegree. Si apprendre le machine learning vous intéresse par les bases de l'apprentissage automatique, vous devriez opter pour ce cours.

Références Scientifiques