Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? L’introduction à l’apprentissage machine

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? L’introduction à l’apprentissage machine que vous méritez

L'apprentissage automatique devient de plus en plus pertinent dans de nombreux secteurs, mais vous vous demandez peut-être : "Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?". Si vous ne savez pas comment définir le machine learning, vous êtes au bon endroit.

Sur cette page, nous allons donner une introduction à l’apprentissage automatique, parler des algorithmes d’apprentissage automatique et répondre à votre question brûlante : «Qu'est-ce que l’apprentissage automatique ?

Si vous souhaitez en savoir plus, continuez à lire. Si vous souhaitez parler à un spécialiste du machine learning, n'hésitez pas à nous contacter au 06 80 60 77 77 !

Introduction à l’apprentissage automatique

Il y a beaucoup à décompresser en matière d’apprentissage automatique. Quelle est la définition de l'apprentissage automatique ? Comment ça marche ? L'apprentissage machine est-il identique à l'intelligence artificielle ? Qu'en est-il de la définition de l'apprentissage en profondeur ?

Lisez tous les points un par un avec cette introduction à l’apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'apprentissage machine ?

L'apprentissage automatique, par définition, est la science qui consiste à obliger les ordinateurs à accomplir des tâches spécifiques sans les programmer pour le faire directement. Au lieu de cela, les ordinateurs apprennent à faire des choses à partir des données fournies par le programmeur.

Définition de l'apprentissage machine
Définition de l'apprentissage machine

Les ordinateurs prennent ces informations et en tirent des enseignements, ce qui remplace la programmation physique de l'ordinateur.

Par exemple, si vous alimentez en continu des problèmes de calcul tels que 2 + 3 = 5, 5 × 5 = 25, etc., l'ordinateur apprendra à effectuer des calculs simples à l'aide de l'apprentissage automatique.

Les ordinateurs vont commencer à généraliser en fonction des informations qui leur sont fournies, ce qui, à long terme, peut automatiser d’innombrables processus.

L'apprentissage machine est-il identique à l'intelligence artificielle ?

Quand il s’agit de comparer l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et l’apprentissage en profondeur, il est plus facile à comprendre que vous ne le pensez. Beaucoup de gens croient que les trois sont la même chose, mais il y a des différences subtiles qui les rendent complètement différentes.

Voilà comment cela fonctionne :

Pensez à une pêche - elle a un noyau à l'intérieur, la couche de fruit juteux et la peau duveteuse.

L'apprentissage en profondeur serait le noyau - il fait partie de la pêche et constitue un type spécifique d'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique serait alors considéré comme la couche de fruits juteux de la pêche. Le machine learning est une catégorie d'intelligence artificielle, et un type d'apprentissage automatique serait un apprentissage en profondeur.

La couche extérieure floue est donc l’intelligence artificielle, terme générique désignant les tâches intelligentes et intuitives que les ordinateurs peuvent effectuer, l’un d’eux étant le marchine learning.

Le machine learning est-il identique à l'intelligence artificielle ?
Le machine learning est-il identique à l'intelligence artificielle ?

Définissons chacun :

Définition de l'apprentissage en profondeur : Selon Forbes, l'apprentissage en profondeur est un «sous-ensemble de l'apprentissage machine où des réseaux de neurones artificiels, des algorithmes inspirés du cerveau humain, tirent des enseignements d'une grande quantité de données ».

Définition de l'apprentissage automatique : Il s'agit d'ordinateurs qui apprennent à partir de grands ensembles de données et sont capables de réaliser des tâches humaines sans être programmés pour le faire, mais plutôt d'apprendre à partir des données qui leur sont fournies.

Définition de l'intelligence artificielle : la façon dont les ordinateurs imitent les êtres humains dans ce qu'ils peuvent accomplir en examinant de grands ensembles de données.

Quels sont les différents algorithmes d’apprentissage machine ?

Lorsque vous vous posez la question "Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?", Il est probable que vous vous posiez également des questions plus approfondies, telles que "Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage automatique ?"

Voici différentes manières d’enseigner à votre ordinateur les méthodes de votre entreprise.

Enseignement supervisé

Lorsque vous optez pour l'apprentissage supervisé, cela signifie que vous formez votre ordinateur avec des questions qui ont déjà une réponse.

Par exemple, avec l’apprentissage supervisé, vous donneriez à votre ordinateur la liste d’informations suivante :

  • 2 + 2 = 4
  • 4 + 4 = 8
  • 10 + 2 = 12
  • 4 + 7 = 11

L'ordinateur apprendra en voyant à la fois le problème et sa résolution.

Apprentissage non supervisé

Comme vous l’auriez peut-être deviné, l’apprentissage non supervisé consiste à poser à votre ordinateur des questions sans réponse. Le but est que l’algorithme trouve seul la bonne réponse et l’applique aux données futures.

Avec un apprentissage non supervisé, vous donneriez à votre ordinateur la liste d’informations suivante:

  • 2 + 2
  • 4 + 4
  • 10 + 2
  • 4 + 7

Apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé consiste à fournir à votre ordinateur :

  • Problèmes de réponses
  • Problèmes

Avec l’apprentissage semi-supervisé, vous donneriez à votre ordinateur la liste d’informations suivante:

  • 2 + 2 = 4
  • 4 + 4 = 8
  • 10 + 2
  • 4 + 7

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement n'est rien de plus que votre ordinateur qui utilise des essais et des erreurs pour déterminer quelle réponse est correcte en déterminant quels résultats offrent la meilleure récompense.

L’objectif est que votre ordinateur sache quelles solutions aux problèmes offrent le meilleur résultat pour l’utilisateur.

Trois raisons pour lesquelles l’apprentissage automatique est important

Maintenant que vous connaissez le contexte de l’apprentissage automatique, il est essentiel de comprendre pourquoi c’est important.

L'apprentissage par la machine est l'une des avancées les plus importantes de notre époque pour plusieurs raisons.

3 principales raisons pour l'apprentissage automatique
3 principales raisons pour l'apprentissage automatique

1. Il y a beaucoup de données qui circulent

Que vous envisagiez d’utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer votre stratégie marketing ou que vous souhaitiez en tirer parti dans un autre domaine de votre entreprise, il est utile pour tous les secteurs.

Mais pourquoi pratiquement tous les secteurs peuvent-ils tirer profit du machine learning ? Simple - il y a tellement de données disponibles que vous pouvez utiliser pour améliorer votre entreprise.

Il est fort probable que vous ayez des feuilles de calcul sur des données et des informations que vous ne savez même pas comment utiliser. Pourquoi ne pas utiliser ces données à bon escient et former un ordinateur pour qu'il travaille pour vous ?

De plus, l'apprentissage automatique est également un excellent moyen de stocker vos données.

2. Il automatise les processus

Si vous êtes propriétaire d’une entreprise, vous prononcez probablement les mots «Je suis trop occupé » plus d’une fois par jour.

Avec l'apprentissage automatique, vous pouvez automatiser des processus que vous passez habituellement des heures à exécuter.

Bien sûr, il faut du temps pour apprendre à votre logiciel à maîtriser les algorithmes de machine learning de votre secteur, mais une fois que vous le maîtrisez, vous pourrez automatiser une grande variété d’actions.

3. Vous pouvez créer une meilleure entreprise avec l'apprentissage automatique

Jusqu’à présent, nous n’avions parlé que des avantages de l’apprentissage automatique et nous sommes sur le point d’en parler d’un troisième. Vous pouvez créer virtuellement une meilleure entreprise avec le machine learning pour une grande variété de raisons.

L'apprentissage automatique vous libère de votre temps et vous permet de travailler sur d'autres éléments hautement prioritaires, mais il vous permet également d'accomplir des tâches que vous n'auriez jamais imaginées possibles.

Par exemple, si vous choisissez d'utiliser le machine learning pour votre campagne marketing, vous pouvez former un chatbot pour aider les clients à trouver les réponses qu'ils recherchent. Cela vous permet non seulement de gagner du temps, mais offre également aux utilisateurs un autre moyen de vous contacter et de connaître vos services.

Vous voulez en savoir plus sur l’apprentissage machine ?

Si vous sentez toujours que vous manquez l’apprentissage automatique, Metadosi peut vous expliquer tout ce qu’il y a à savoir. Nous disposons même d'outils Marketing qui utilise le machine learning pour fournir à nos clients les meilleurs résultats possibles.

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