L'apprentissage automatique est une technique d'analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques. De plus, il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle qui repose sur le principe que les systèmes peuvent apprendre à partir des données. De plus, repérez des modèles et mettez en œuvre des décisions avec peu ou pas d'intervention humaine. Cette étude montrera essentiellement ce qu'est l'apprentissage automatique, les types, les exemples et le cours.
Quelle est l'importance de l'apprentissage automatique ?
De même, la même dynamique qui a rendu l'exploration de données et l'analyse bayésienne plus populaires que jamais suscite un regain d'intérêt pour l'apprentissage automatique. De plus, des choses comme l'augmentation des volumes et de la variété des données, moins chères et plus puissantes informatique traitement et stockage de données à faible coût.
Tout cela signifie que les modèles peuvent être créés rapidement et automatiquement. Cela peut même évaluer des données plus volumineuses et plus complexes et offrir des réponses plus rapides et plus précises, même à grande échelle. Ainsi, en développant des modèles détaillés, une entreprise améliore ses chances de reconnaître des possibilités intéressantes ou d'éviter des risques inattendus.
Types d'apprentissage automatique
Voici différents types de Machine Learning
Types d'apprentissage automatique : supervisé
La machine est enseignée par l'exemple dans l'apprentissage supervisé. Pendant ce temps, l'opérateur donne à l'algorithme de la machine un ensemble de données connu avec les entrées et les sorties souhaitées. Et le système doit trouver comment obtenir ces entrées et ces sorties.
Bien que l'opérateur connaisse les solutions appropriées au problème. L'algorithme reconnaît les modèles dans les données, apprend des observations et génère des prédictions. De plus, l'algorithme crée des prédictions, qui sont ensuite rectifiées par l'opérateur, et ce processus est répété jusqu'à ce que l'algorithme atteigne un haut degré d'efficacité.
Premièrement, la classification, deuxièmement, la régression et enfin, la prévision sont tous des sous-ensembles de l'apprentissage supervisé.
Classification: Sous les tâches de classification. L'ordinateur d'apprentissage automatique doit enfin conclure à partir des données observées et choisir d'effectuer ou non la tâche.
Dans quelle catégorie les nouvelles observations entrent-elles ? Lors du filtrage des e-mails comme "spam ou" non spam ". Par exemple, le programme doit examiner les données d'observation existantes et filtrer les e-mails de manière appropriée.
Régression: Ce défi nécessite l'algorithme d'apprentissage automatique pour estimer - et comprendre - les relations entre les variables. De plus, l'analyse de régression est particulièrement bénéfique pour la prédiction et la prévision. Puisqu'il est centré sur une variable dépendante et une séquence d'autres variables changeantes.
Prévision: est la pratique consistant à prédire l'avenir sur la base de faits passés et présents, et elle est largement utilisée pour analyser des modèles.
Types d'apprentissage automatique : semi-supervisé
L'apprentissage semi-supervisé est assez similaire à l'apprentissage supervisé. En ce sens qu'il utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées. De plus, les données étiquetées sont des informations qui ont des balises pertinentes pour que l'algorithme puisse les interpréter. Alors que les données non étiquetées n'ont pas cette information. En utilisant ce
Les algorithmes d'apprentissage automatique, lorsqu'ils sont combinés, peuvent apprendre à catégoriser les données non étiquetées.
Types d'apprentissage automatique : apprentissage sans supervision
Dans ce cas, l'algorithme d'apprentissage automatique examine les données pour détecter des modèles. Pendant ce temps, il n'y a pas de clé de réponse ou d'opérateur humain pour fournir des conseils. Au contraire, en analysant les données accessibles, la machine détermine les corrélations et les associations. De plus, l'algorithme de la machine est laissé pour comprendre les grands ensembles de données. Et traitez également ces données dans un processus d'apprentissage non supervisé. Mais ensuite, l'algorithme tente d'organiser ces données pour décrire leur structure. Cela pourrait toutefois impliquer de regrouper les données en grappes ou de les organiser de manière plus organisée.
Au fur et à mesure qu'il évalue des données supplémentaires, sa capacité à prendre des décisions en fonction de ces données augmente et s'affine
Les activités suivantes entrent dans le cadre de l'apprentissage non supervisé :
regroupement est le processus de regroupement de collections de données comparables (sur la base de critères définis). Il est essentiel de segmenter les données en différents groupes et d'analyser chaque ensemble de données pour découvrir les tendances.
La réduction de dimension est le processus de réduction du nombre de variables dans l'enquête pour obtenir les informations exactes requises.
Types d'apprentissage automatique : par renforcement
L'apprentissage par renforcement concerne les procédures d'apprentissage enrégimentées. Dans lequel un algorithme machine est un ensemble d'actions, de paramètres et de valeurs finales à suivre. Suite à la définition des règles, l'algorithme d'apprentissage automatique tente d'explorer plusieurs options et possibilités. Surveillant et évaluant ainsi chaque sortie pour déterminer celle qui est idéale. De plus, l'apprentissage par renforcement instruit les machines par essais et erreurs. De plus, il apprend des expériences précédentes et commence à ajuster sa stratégie en réaction à la situation pour atteindre le meilleur résultat potentiel.
Lire aussi: 5 utilisations de l'apprentissage automatique en milieu de travail
Exemples d'apprentissage automatique
Reconnaître les images
Dans le monde réel, la reconnaissance d'images est un exemple bien connu et largement utilisé d'apprentissage numérique. De plus, il peut reconnaître un objet comme une image numérique en fonction de l'intensité des pixels dans les photographies en noir et blanc ou en couleur.
Exemples d'apprentissage automatique de reconnaissance d'images dans le monde réel :
Premier exemple : classer une radiographie comme maligne ou non cancéreuse.
Deuxième exemple : Donner un nom à un visage photographié (aussi appelé « tagging » sur les réseaux sociaux).
Troisième exemple : la reconnaissance de l'écriture manuscrite est réalisée en divisant une seule lettre en images plus petites.
Il est également souvent utilisé pour l'identification faciale basée sur l'image. La technologie peut découvrir des points communs et les associer à des visages en utilisant une base de données de personnes. C'est un terme fréquemment utilisé dans les forces de l'ordre.
Reconnaissance de la parole
L'apprentissage automatique est capable de convertir la parole en texte. De plus, la voix en direct et la parole enregistrée peuvent toutes deux être transformées en fichiers texte par certaines solutions logicielles. Les intensités sur les bandes temps-fréquence peuvent également être utilisées pour segmenter la parole.
Exemples d'apprentissage automatique par reconnaissance vocale dans le monde réel :
Tout d'abord, rechercher par la voix
Deuxièmement, composer un numéro de téléphone
Troisièmement, la commande Appliance
Des appareils tels que Google Home et Amazon Alexa sont des exemples d'utilisation des logiciels de reconnaissance vocale.
Évaluation médicale
L'apprentissage automatique peut aider au diagnostic des maladies. De plus, de nombreux médecins utilisent des chatbots avec reconnaissance vocale pour identifier les schémas de symptômes.
Exemples d'apprentissage automatique de diagnostic médical dans le monde réel :
- Aider à formuler un diagnostic ou recommander un traitement
- il est utilisé en oncologie et en pathologie pour identifier les tissus malins.
- Examiner les fluides corporels Dans de rares cas de maladies, la combinaison d'un logiciel de reconnaissance faciale et d'apprentissage automatique permet de numériser des images de patients. De plus, l'identification de phénotypes associés à des maladies génétiques rares.
Couverture statistique
L'arbitrage est un automatisé lié à la finance approche de négociation utilisée pour gérer un énorme volume de titres. Cependant, un algorithme de trading est utilisé dans l'approche pour analyser un groupe de titres en utilisant des données économiques et des corrélations.
Machine Learning Exemples d'arbitrage statistique dans le monde réel :
Trading algorithmique qui examine la microstructure d'un marché
Analyser d'énormes quantités de données
Identifiez les opportunités d'arbitrage en temps réel.
L'apprentissage automatique améliore l'approche d'arbitrage en l'optimisant.
Analyses prédictives
L'apprentissage automatique peut classer les données accessibles en groupes, qui peuvent ensuite être spécifiés par des règles définies par les analystes. Cependant, une fois la classification terminée, les analystes peuvent calculer la probabilité d'une défaillance.
Machine Learning Exemples d'analyse prédictive en action :
- Déterminer si une transaction est frauduleuse ou légale
- Améliorer les méthodes de prédiction pour calculer la probabilité d'un problème.
L'analyse prédictive est l'une des applications les plus prometteuses de l'apprentissage automatique. Il peut être utilisé pour tout, de la création de produits à la tarification de l'immobilier.
extraction
Les informations structurées peuvent être extraites de données non structurées à l'aide de l'apprentissage automatique. Les organisations accumulent des quantités massives de données de leurs clients. De plus, le processus d'annotation des ensembles de données pour les outils d'analyse prédictive est automatisé à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Exemples d'extraction du monde réel en Machine Learning :
Créez un modèle capable d'anticiper les anomalies des cordes vocales.
Il crée des stratégies pour prévenir, diagnostiquer et traiter les maladies.
Aidez les médecins à diagnostiquer et à traiter rapidement les problèmes.
Habituellement, ces procédures prennent du temps. L'apprentissage automatique, d'autre part, peut suivre et extraire des informations à partir de milliards d'échantillons de données
Avec le Machine Learning, l'avenir est plus prometteur
L'apprentissage automatique est une merveilleuse technologie d'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique a déjà transformé notre vie quotidienne et l'avenir dans ses premières applications
Découvrez le générateur de personnalisation si vous êtes prêt à appliquer le machine learning à votre stratégie commerciale et à générer des expériences personnalisées. Utilisez l'analyse prédictive et la modélisation pour connaître les préférences de chaque client !
Cours d'apprentissage automatique
Cours d'apprentissage automatique : régression linéaire à une variable
Sur la base d'une valeur d'entrée, la régression linéaire prédit une sortie à valeur réelle. Nous discutons de l'utilisation de la régression linéaire pour prédire les prix des logements, introduisons le concept de fonction de coût et introduisons la méthode d'apprentissage par descente de gradient.
Cours d'apprentissage automatique : examen de l'algèbre linéaire
Ce module optionnel rafraîchit les étudiants sur les concepts d'algèbre linéaire. Une compréhension fondamentale de l'algèbre linéaire est requise pour le reste du cours, en particulier lorsque nous commençons à couvrir les modèles à variables multiples.
Cours d'apprentissage automatique : régression linéaire à plusieurs variables
Que faire si votre entrée contient plusieurs valeurs ? Ce module montre comment la régression linéaire peut être étendue pour prendre en compte plusieurs caractéristiques d'entrée. Nous passons également en revue les meilleures pratiques pour mettre en œuvre la régression linéaire.
Cours d'apprentissage automatique : tutoriel pour Octave/Matlab
Ce cours comprend des devoirs de programmation qui vous aideront à comprendre comment mettre en pratique les algorithmes d'apprentissage. Deuxièmement, vous devrez utiliser Octave ou MATLAB pour effectuer les tâches de programmation. Ce module vous présente Octave/Matlab et vous guide tout au long du processus de soumission d'un devoir.
Cours d'apprentissage automatique : régularisation
Les modèles d'apprentissage automatique doivent pouvoir bien se généraliser à de nouveaux exemples que le modèle n'a jamais vus auparavant. De plus, nous introduisons la régularisation dans ce module pour aider à empêcher les modèles de sur-ajuster les données de formation.
Apprentissage automatique : représentation dans les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont un modèle basé sur le fonctionnement du cerveau. De plus, il est largement utilisé dans de nombreuses applications aujourd'hui. Lorsque votre téléphone interprète et comprend vos commandes vocales, un réseau de neurones aide très probablement à comprendre votre discours. Encore une fois, lorsque vous encaissez un chèque, les machines qui lisent automatiquement les chiffres utilisent également des réseaux de neurones.
Quel est le langage le plus efficace pour l'apprentissage automatique ?
Bien que plus lents, les langages de bas niveau (comme R, C++ ou Java) sont plus difficiles à maîtriser. Les langages de niveau supérieur (comme Python et JavaScript) sont plus rapides à apprendre mais plus lents à utiliser. Python est un langage essentiel pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique.
Qu'est-ce qui distingue l'IA de l'apprentissage automatique ?
L'IA est utilisée par des ordinateurs "intelligents" pour imiter la pensée humaine et mener des activités indépendantes. Le processus par lequel un système informatique devient intelligent est appelé apprentissage automatique. L'utilisation d'un réseau neuronal, qui est une collection d'algorithmes basés sur le cerveau humain, est une méthode pour apprendre à un ordinateur à imiter le raisonnement humain.
Les mathématiques sont-elles nécessaires à l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique s'appuie fortement sur les mathématiques pour aider à créer des algorithmes capables d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions précises.
Le codage est-il nécessaire pour l'apprentissage automatique ?
Oui, une certaine expérience en codage est requise si vous souhaitez travailler dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique est-il difficile ?
La nécessité d'une compréhension approfondie de nombreux domaines des mathématiques et de l'informatique, ainsi que l'attention méticuleuse aux détails requise pour repérer les inefficacités algorithmiques, sont des facteurs qui rendent l'apprentissage automatique difficile. Pour optimiser un algorithme, les applications de machine learning demandent également une attention particulière.
Conclusion
L'apprentissage automatique est très essentiel en tant qu'homme d'affaires ou femme, même en tant qu'étudiant. L'étude ci-dessus en est évidemment la preuve.
FAQ sur l'apprentissage automatique
Qu'est-ce que l'IA vs l'apprentissage automatique ?
L'intelligence artificielle est une technologie qui permet à une machine de simuler le comportement humain. Cependant, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui permet à une machine d'apprendre automatiquement à partir de données passées sans programmation explicite. Le but de l'IA est de créer un système informatique intelligent comme les humains pour résoudre des problèmes complexes.
Quels sont les quatre types d'apprentissage automatique ?
Il existe quatre types d'algorithmes d'apprentissage automatique : premièrement, supervisés, deuxièmement, semi-supervisés, troisièmement, non supervisés et enfin, renforcement.
L'apprentissage automatique est-il difficile ?
Bien que de nombreux outils d'apprentissage automatique avancés soient difficiles à utiliser. Et nécessitent également de nombreuses connaissances sophistiquées en mathématiques avancées, en statistiques et en génie logiciel. Les débutants peuvent faire beaucoup avec les bases, qui sont largement accessibles. Par conséquent, pour maîtriser l'apprentissage automatique, quelques mathématiques sont obligatoires.
- Les startups IA peuvent-elles changer le trading ?
- TECHNIQUES D'EXPLORATION DE DONNÉES pour faire évoluer n'importe quelle entreprise en 2023
- Comptabilisation des revenus : comment fonctionnent les PCGR et l'ASC 606
- Business Analytics : définition et exemples concrets
- Principe de comptabilisation des revenus (GAAP) et le nouveau principe révisé
