Introduction au Machine Learning : Comment exploiter vos datas ?

Dans un monde où les données sont omniprésentes, le Machine Learning se révèle être une clé essentielle pour déverrouiller leur potentiel.

Mais qu’est-ce que le Machine Learning exactement ? Il s'agit simplement d'un croisement de la statistique et de l'informatique. Il consiste à enseigner aux machines à apprendre à partir des données. Elles peuvent repérer des modèles et faire des prédictions toutes seules, sans que quelqu'un ait à leur expliquer à chaque étape du processus.

Passionné.e de technologie, étudiant.e ou juste curieux.se, vous voulez comprendre comment les ordinateurs acquièrent leur « intelligence » ? Cet article vous présentera les bases et les concepts fondamentaux du Machine Learning.

Ensemble, nous nous pencherons sur ses utilisations, ses algorithmes et les raisons pour lesquelles il est devenu incontournable dans la société d'aujourd'hui.

Nous allons commencer par se poser une question simple : c'est quoi le Machine Learning ?

La première chose à savoir, c'est qu'il s'articule autour de trois concepts : la modélisation, des essais et des échecs/erreurs et des prédictions.

Modélisation, premier pilier

La modélisation consiste à construire une idée qui spécifie essentiellement les caractéristiques de ce que nous espérons comprendre et à l'examiner en fonction des différents paramètres d'entrée. Notre modèle est composé par cet ensemble d'éléments, et peut être constitué d'objets concrets ou d'images.

Les « Features » sont les composantes et les éléments clés dans un modèle et qui aide à prendre une décision.

Par exemple, un modèle simple de voiture peut suffire pour un débutant pour décider l’achat d’un véhicule.

Une bonne compréhension du domaine de l’auto permettra d’enrichir votre modèle avec de nouvelles "Features" et donc prendre une meilleure décision.

Il ne faut en aucun cas utiliser un seul modèle, les nouveaux modèles ont des objectifs et des exigences spécifiques.

Dans notre exemple, nous avons utilisé le premier modèle comme choix de base, tandis que le second a été conçu pour prendre des décisions plus complexes.

Essais et échecs/erreurs, le second pilier 

On apprend en tentant des choses comme on apprend de nos échecs. C’est le cas pour le Machine Learning. En effet, développer des modèles efficaces implique une expérimentation de différents algorithmes, paramètres et jeux de données.

Ce processus itératif reste essentiel pour l'optimisation des performances du modèle et pour l'obtention de très bons résultats.

Lorsqu’un modèle est constitué, les premiers résultats ne sont pas toujours efficaces. Au contraire, les erreurs générées fournissent des informations précieuses. Elles permettent d’identifier les vulnérabilités du modèle et d’ajuster les approches en conséquence.

Par exemple, un modèle peut bien fonctionner sur un ensemble de données, mais ne pas convenir à sur des données récentes. Cela soulève des questions essentielles sur le sur-apprentissage et le sous-apprentissage.

Prédictions, le dernier pilier

Le Machine Learning prédit les résultats futurs en utilisant des algorithmes pour analyser les données et tirer des conclusions. Les modèles peuvent être supervisés ou non, et ils apprennent à partir de données historiques pour prédire de nouveaux résultats. Les performances sont mesurées à l'aide d'indicateurs tels que la précision, le rappel... Les prédictions sont largement utilisées dans les domaines de la finance, de la santé et du marketing. Les défis comprennent l'ajustement excessif, le biais des données et l’interprétation des modèles, en particulier pour les systèmes complexes tels que les réseaux neuronaux.

Les humains et les machines modélisent mentalement leur environnement afin de prédire comment interagir avec lui.

Le Machine Learning consiste à essayer des choses, à faire des erreurs et à comprendre le processus pour éviter de répéter les mêmes erreurs. Cet aspect fascinant est la raison pour laquelle le Machine Learning attise notre curiosité. Nous ne sommes qu'au commencement !