Apprentissage machine (ML)

L'apprentissage machine (ML) est une branche fondamentale de l'intelligence artificielle (IA) qui donne aux systèmes informatiques les moyens d'apprendre à partir des données et d'améliorer leurs performances sur des tâches spécifiques sans être explicitement programmés. Au lieu de s'appuyer sur des règles codées en dur, les systèmes ML utilisent des algorithmes pour analyser de grandes quantités de données, identifier des modèles et prendre des décisions ou faire des prédictions en fonction de ces modèles. Cette capacité permet aux systèmes de s'adapter et d'améliorer leur précision au fil du temps, à mesure qu'ils reçoivent davantage de données d'entraînement. La ML représente un changement de paradigme par rapport à la programmation traditionnelle, permettant aux machines de s'attaquer à des problèmes complexes difficiles à résoudre avec des instructions explicites.

Concept de base

L'idée centrale derrière l'apprentissage automatique est la création et l'utilisation d'algorithmes qui peuvent traiter les données d'entrée et apprendre à produire la sortie souhaitée. Ce processus d'apprentissage consiste généralement à alimenter l'algorithme avec de grands ensembles de données, qui ajuste ensuite ses paramètres internes (souvent appelés poids du modèle) pour minimiser les erreurs, souvent mesurées par une fonction de perte, ou pour maximiser la précision de ses prédictions ou de ses classifications. Une ML efficace dépend souvent d'un prétraitement approfondi des données afin de nettoyer et de structurer les données d'entrée de manière appropriée pour l'algorithme d'apprentissage. L'objectif final est de permettre aux machines de résoudre des problèmes complexes ou de faire des prévisions précises de manière autonome, ce qui nécessite souvent des techniques telles que l'ingénierie des caractéristiques pour sélectionner les caractéristiques de données les plus pertinentes.

Types d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est généralement classé en plusieurs grands types, chacun adapté à différents types de tâches et de données :

• Apprentissage supervisé: L'algorithme apprend à partir d'un ensemble de données étiquetées, ce qui signifie que chaque point de données est étiqueté avec la sortie correcte. L'objectif est d'apprendre une fonction de mise en correspondance pour prédire la sortie pour de nouvelles entrées inédites. Les tâches courantes comprennent la régression et la classification d'images. Explore une comparaison entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
• Apprentissage non supervisé: L'algorithme travaille avec des données non étiquetées, visant à trouver des modèles cachés ou des structures intrinsèques dans les données elles-mêmes. Les tâches courantes comprennent le clustering (regroupement de points de données similaires) comme K-Means, et la réduction de la dimensionnalité (simplification des données).
• Apprentissage par renforcement (RL): L'algorithme apprend en interagissant avec un environnement. Il reçoit des récompenses ou des pénalités pour ses actions, et apprend à choisir des actions qui maximisent la récompense cumulative au fil du temps. Le RL est souvent utilisé en robotique, dans les jeux et dans les systèmes de navigation. Lis un aperçu de l'apprentissage par renforcement profond.
• Apprentissage semi-supervisé: Cette approche utilise une combinaison d'une petite quantité de données étiquetées et d'une grande quantité de données non étiquetées pour la formation, comblant ainsi le fossé entre l'apprentissage supervisé et non supervisé.

Applications dans le monde réel

L'apprentissage automatique stimule l'innovation dans d'innombrables domaines. Voici quelques exemples marquants :

• Analyse d'images médicales: Les modèles ML analysent les scans médicaux (comme les radiographies, les tomographies, les IRM) pour aider les radiologues à détecter les anomalies, comme l'identification de tumeurs ou d'autres pathologies, ce qui permet souvent d'établir un diagnostic plus précoce et d'améliorer les résultats pour les patients. Il s'agit d'un domaine clé de l'IA dans le secteur de la santé. La recherche en radiologie : Intelligence artificielle met en lumière les avancées en cours.
• Véhicules autonomes: Les voitures autonomes s'appuient fortement sur la ML pour des tâches telles que la perception de l'environnement, la détection d'objets (identification des piétons, des autres véhicules, des panneaux de signalisation), le maintien de la voie et la navigation. Des entreprises comme Waymo présentent cette technologie. Explore plus en détail les solutions d'IA dans l'automobile.

Parmi les autres applications, on peut citer les systèmes de recommandation (comme sur Netflix ou Amazon), la détection des fraudes financières, le traitement du langage naturel (NLP) et l'optimisation de la gestion des stocks dans le commerce de détail.

ML vs. termes apparentés

• IA vs ML : L'intelligence artificielle (IA) est le vaste domaine de la création de machines capables d'effectuer des tâches nécessitant généralement l'intelligence humaine. La ML est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre spécifiquement sur les systèmes apprenant à partir de données.
• ML vs. Deep Learning : Le Deep Learning (DL) est un sous-ensemble spécialisé du ML qui utilise des réseaux neuronaux (NN) complexes et multicouches pour apprendre des modèles complexes à partir de grands ensembles de données. Alors que le ML utilise divers algorithmes, le DL excelle particulièrement avec les données non structurées comme les images et le texte.
• ML vs. Data Mining : L'exploration de données consiste à découvrir des modèles et des idées à partir de grands ensembles de données. La ML utilise souvent ces schémas pour construire des modèles prédictifs. Bien que lié et utilisant des techniques similaires, le data mining met l'accent sur la découverte de modèles, tandis que le ML met l'accent sur la prédiction ou la prise de décision basée sur les modèles appris.

Pertinence dans l'IA et la vision par ordinateur

L'apprentissage automatique est un pilier fondamental de l'IA moderne et il est particulièrement transformateur dans le domaine de la vision par ordinateur (VA). Des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'images et l'estimation de la pose s'appuient fortement sur des modèles d'apprentissage automatique pour interpréter et comprendre les informations visuelles. Des modèles de pointe comme Ultralytics YOLO exploitent les techniques de ML, en particulier le Deep Learning, pour atteindre une précision et une vitesse élevées dans les applications en temps réel. Tu peux explorer les comparaisons de modèlesUltralytics YOLO pour voir les différences de performances.

Des structures comme PyTorch (visite le site officiel dePyTorch ) et TensorFlow fournissent les outils nécessaires au développement et à l'entraînement des modèles de ML. Des plateformes telles qu'Ultralytics HUB offrent des environnements intégrés qui rationalisent le processus, de la gestion des ensembles de données et de l'entraînement des modèles personnalisés au déploiement et à la surveillance des modèles(MLOps). Une création de modèle efficace implique souvent un réglage minutieux des hyperparamètres et la compréhension des mesures de performance.