L’une des questions que vous devriez poser à un fournisseur qui vous propose une solution d’apprentissage donnée est de savoir pourquoi il a choisi de vous proposer ce modèle même, avec peut-être des questions supplémentaires sur les raisons pour lesquelles d’autres modèles ont été écartés.
Idéalement, vous devriez recevoir une explication détaillée des différentes tentatives faites pour créer un modèle qui réponde aux exigences du projet, avec une description composée de tests échoués, imprécis et surdimensionnés. Jusqu’à l’épilogue où vous avez enfin trouvé le modèle parfait pour vos besoins.
On peut lire quelque chose de similaire dans un rapport qu’un étudiant en ingénierie a rédigé pour documenter ses tentatives de créer un classificateur de tissus basé sur des réseaux de neurones convolutifs. Le classificateur, en analysant une image, devait reconnaître si le tissu avait été tricoté ou tissé. En partant de TensorFlow et de Keras, l’étudiant passe du choix du jeu de données à la production du réseau neuronal en fonctionnement, en passant évidemment par plusieurs erreurs d’illumination.
L’apprentissage machine est une technique d’analyse de données qui apprend aux ordinateurs à effectuer une activité naturelle pour les humains et les animaux : apprendre par l’expérience. Les algorithmes d’apprentissage machine utilisent des méthodes de calcul pour “apprendre” des informations directement à partir de données sans se baser sur une équation prédéterminée comme modèle. Ils peuvent améliorer leurs performances de manière adaptative à mesure que le nombre d’échantillons disponibles pour l’apprentissage augmente.
Avec l’essor des grandes données, l’apprentissage machine est devenu une technique clé pour résoudre des problèmes dans plusieurs domaines, notamment :
Finance informatique : pour l’évaluation du risque de crédit et le commerce algorithmique.
Traitement de l’image et vision artificielle : pour la reconnaissance faciale, la détection de mouvement et l’identification d’objets
Biologie computationnelle : pour le diagnostic du cancer, la recherche pharmaceutique et le séquençage de l’ADN
Production d’énergie : pour les prévisions de prix et de charge
Automobile, aérospatiale et fabrication : pour la maintenance prédictive
Traitement du langage naturel : pour les applications de reconnaissance vocale
Découvrez les trois types d’apprentissage machine (clustering, classification et régression) dans cet aperçu de Loren Shure.
Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?
Découvrez les trois types d’apprentissage machine (clustering, classification et régression) dans cet aperçu de Loren Shure.
Pourquoi l’apprentissage automatique est-il important même en entreprise de déménageurs ?
Plus de données, plus de questions, de meilleures réponses
Les algorithmes d’apprentissage automatique identifient dans les données les modèles naturels à partir desquels on peut extraire des informations et faire de meilleures prévisions. Ils sont utilisés quotidiennement pour prendre des décisions importantes en matière de diagnostic médical, de bourse, de prévision de la charge énergétique, etc. Par exemple, les sites multimédia s’appuient sur l’apprentissage machine pour examiner des millions d’options et fournir aux utilisateurs des conseils sur les chansons ou les films. Pas besoin d’être dans la voyance pour le savoir ! Les détaillants utilisent cette approche pour analyser le comportement d’achat des clients.
Quand ai-je besoin d’utiliser l’apprentissage machine ?
L’apprentissage machine est recommandé pour les tâches ou les problèmes complexes qui impliquent une grande quantité de données et de nombreuses variables et si vous ne disposez pas de formules ou d’équations
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