Apprentissage automatique, qu'est-ce que c'est et pourquoi c'est la pierre angulaire de tout ce que vous connaissez en intelligence artificielle

Apprentissage automatique, qu'est-ce que c'est et pourquoi c'est la pierre angulaire de tout ce que vous connaissez en intelligence artificielle

L'apprentissage automatique, également connu sous le nom d'apprentissage machine, est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmés. Cette technologie révolutionnaire est devenue la pierre angulaire de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, la prise de décision et bien d'autres. Dans cet article, nous allons explorer les fondamentaux de l'apprentissage automatique, ses applications les plus courantes et les avantages qu'il apporte à l'intelligence artificielle.

Apprendre sans être programmé : le machine learning et son rôle dans l'intelligence artificielle

Il est impossible de nier que l'intelligence artificielle (IA) joue et jouera un rôle central dans la vie de nombreux individus. Son pouvoir de transformer tout type d'industries et de changer complètement la vie des personnes l'a rendu une technologie de valeur inestimable, avec ses avantages et inconvénients.

Le point clé est que derrière cette folie technologique se trouvent quelques concepts que vous avez probablement entendus, tels que le machine learning, également connu sous le nom d'apprentissage automatique.

Depuis les assistants virtuels que vous utilisez sur votre téléphone portable jusqu'aux systèmes de recommandation de plateformes de streaming comme Netflix, le machine learning est présent dans tous les aspects de la vie quotidienne, souvent de manière imperceptible.

Le pouvoir de l'apprentissage automatique : comprendre les bases de l'IA

Mais, malgré sa quasi-omniprésence, le concept du machine learning reste complexe à comprendre pour de nombreuses personnes. Qu'est-ce exactement ? Comment fonctionne-t-il ? Quels sont ses applications réelles et son potentiel futur ?

Qu'est-ce que le machine learning ?

Imaginez un ordinateur qui apprend sans être programmé explicitement. C'est exactement ce que fait le machine learning.

C'est une branche de l'IA qui permet aux machines de devenir meilleures dans la réalisation de tâches à mesure qu'elles acquièrent de l'expérience. La clé est dans les données ; les algorithmes de machine learning utilisent des informations comme entrée pour prévoir de nouveaux résultats, comme par magie.

Il est intéressant de noter que le machine learning se divise en trois catégories principales :

• Aprendizaje supervisado : ici, les données d'entraînement incluent des réponses connues, c'est-à-dire que les machines sont enseignées ce que l'on attend d'elles.
• Aprendizaje no supervisado : dans ce cas, les données d'entraînement ne incluent pas de réponses connues. La machine doit découvrir des patrons ou des structures par elle-même, comme un détective.
• Aprendizaje par renforcement : ce type de machine learning implique que les machines prennent des décisions séquentielles pour maximiser une récompense au fil du temps. En d'autres termes, elles fonctionnent par essai et erreur.

De Turing à Netflix : l'histoire du machine learning et son impact sur la vie quotidienne

Le machine learning, ou apprentissage automatique, n'est pas né du jour au lendemain. Tout a commencé dans les années 1950, lorsque les scientifiques se sont demandés si les machines pouvaient penser.

Alan Turing, un génie des mathématiques, a proposé un test pour voir si un ordinateur pouvait se faire passer pour humain dans une conversation. Pendant ce temps, Arthur Samuel créait un programme qui jouait aux échecs et s'améliorait avec la pratique. C'était le premier pas vers les machines qui apprennent seules.

Les années 1960 et 1970 ont été comme une montagne russe pour le machine learning. Les scientifiques étaient excités, créant des programmes qui pouvaient reconnaître des patrons et les premières versions des réseaux de neurones, inspirées du cerveau humain.

Mais puis vint la partie négative. Les gens attendaient des machines superintelligentes et ce qu'ils avaient étaient des programmes qui pouvaient à peine faire des tâches simples. Les fonds se sont taris et l'enthousiasme s'est éteint.

Mais dans les années 1980, le machine learning est revenu avec force. Les entreprises ont commencé à utiliser des systèmes experts, des programmes qui imitaient le savoir-faire des experts humains pour résoudre des problèmes.

Il y a eu des avancées, comme un programme qui apprenait à prononcer des mots. Cependant, vers la fin de la décennie, le champ s'est à nouveau refroidi. Les promesses étaient grandes, mais les résultats n'arrivaient pas encore.

Les années 1990 ont marqué un changement important. Les chercheurs se sont rendu compte que, au lieu d'essayer de programmer tout le savoir dans une machine, il était mieux de laisser les machines apprendre à partir des données. Cette approche a donné des résultats.

En 1997, un programme d'échecs appelé Deep Blue a réussi l'impossible : il a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov. Le monde a commencé à voir le vrai potentiel du machine learning.

Depuis l'an 2000 jusqu'à aujourd'hui, le machine learning a explosé. Pourquoi ? Nous avons des ordinateurs beaucoup plus puissants, des tonnes de données disponibles et des algorithmes plus intelligents. Maintenant, le machine learning est partout : dans nos téléphones portables prédisant ce que nous allons écrire, sur Netflix nous suggérant des séries, même dans les hôpitaux aidant à diagnostiquer des maladies.

Les différences clés entre le machine learning et le deep learning

Il est vrai que le machine learning se rapporte et se confond souvent avec une autre grande parole de ces années : le deep learning, ou apprentissage profond en français.

Le deep learning est une branche du machine learning, mais avec de grandes améliorations. Ici, les machines utilisent des réseaux de neurones artificielles à multiples couches pour traiter des données de manière qui imite le fonctionnement du cerveau humain.

Ces réseaux de neurones profondes peuvent comprendre des données non structurées, telles que des images et du texte, de manière très précise. Pensez-y de cette façon : si le machine learning est comme apprendre à faire du vélo, le deep learning est comme devenir un acrobate sur un vélo qui fait des tours.

Maintenant que vous avez une compréhension de base, il est temps de voir les différences clés entre le machine learning et le deep learning :

• Complexité : tandis que le machine learning tend à être plus simple et peut fonctionner sur un ordinateur traditionnel, le deep learning est plus complexe, avec des réseaux de neurones profondes qui nécessitent souvent une unité de traitement graphique (GPU) puissante.
• Exigences de données : le machine learning peut fonctionner avec des ensembles de données plus petits, tandis que le deep learning nécessite de grandes quantités de données pour fonctionner de manière optimale.
• Applications : le machine learning est idéal pour des tâches telles que la détection de courriels indésirables, les recommandations de produits et l'analyse prédictive, des choses plus simples. D'un autre côté, le deep learning est destiné à des tâches plus complexes telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

Il est indéniable que ces deux technologies sont à l'origine de l'innovation dans des industries telles que la santé, les finances, le commerce et bien d'autres exemples.

Grâce à ces deux merveilles, le monde est en train d'évoluer à pas de géant et cela que nous n'avons pas encore vu tout son potentiel.