FORMATION MACHINE LEARNING (2019) - ML#1

Summary

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une technologie qui nous impacte au quotidien, souvent sans que nous en soyons conscients. De Google à Facebook, en passant par Netflix et l'agriculture, cette technique révolutionne des secteurs variés. Le machine learning permet aux machines d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmées. L'apprentissage supervisé, où la machine apprend à partir d'exemples étiquetés, et l'apprentissage non supervisé, où la machine détecte des modèles sans étiquettes, sont deux approches principales. Cette vidéo offre un aperçu de ces concepts clés et de leurs applications dans le monde moderne.

Takeaways

• 😀 Le machine learning est omniprésent dans notre quotidien, comme dans les recherches Google, les recommandations sur Netflix ou la reconnaissance faciale sur Facebook.
• 😀 Le machine learning permet à des machines d'apprendre à partir d'exemples sans avoir besoin d'une programmation explicite pour chaque situation.
• 😀 Les algorithmes de machine learning sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes dans divers secteurs, comme la santé, l'aérospatiale, les transports et l'agriculture.
• 😀 Le machine learning révolutionne des industries entières, comme l'automobile avec les voitures autonomes, la finance, et même la sécurité publique.
• 😀 Le machine learning aide à diagnostiquer des maladies comme le cancer, transformant le domaine de la santé en permettant des diagnostics plus rapides et plus précis.
• 😀 L'apprentissage supervisé est une technique courante en machine learning, où la machine apprend à partir d'exemples (dataset) fournis par un 'professeur'.
• 😀 Les datasets sont des tableaux de données (comme dans Excel) qui aident la machine à créer un modèle en analysant des relations entre les variables.
• 😀 Dans l'apprentissage supervisé, il existe deux principaux types de problèmes : la régression (prédiction d'une valeur continue) et la classification (prédiction de catégories).
• 😀 Exemple de régression : prédire le prix d'un appartement en fonction de sa superficie.
• 😀 Exemple de classification : développer un filtre anti-spam qui distingue les emails en spam ou non, basé sur des caractéristiques comme les fautes d'orthographe et le nombre de liens.
• 😀 L'apprentissage non supervisé est une autre approche où la machine n'est pas guidée par des exemples, mais doit découvrir des structures et des patterns dans les données elle-même.

Q & A

Qu'est-ce que le machine learning et comment l'utilisons-nous dans la vie quotidienne ?

Le machine learning est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet à des algorithmes d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. Dans la vie quotidienne, nous l'utilisons par exemple lorsqu'on effectue une recherche sur Google, lorsque Facebook identifie des visages sur des photos, ou encore quand des plateformes comme YouTube ou Netflix recommandent des contenus.

Pourquoi le machine learning est-il plus efficace que la programmation traditionnelle ?

Le machine learning est plus efficace que la programmation classique parce qu'il permet de traiter et d'analyser des milliards de données sans avoir à coder chaque cas possible. L'algorithme apprend à partir des données et adapte ses réponses en fonction de nouvelles informations.

Quels secteurs sont actuellement révolutionnés par le machine learning ?

Le machine learning touche de nombreux secteurs, notamment l'industrie des transports (avec les voitures autonomes), l'aérospatiale, la santé (diagnostic des cancers), la finance, le marketing, l'éducation, la sécurité, la justice, et même l'agriculture. Les objets connectés comme Alexa et Google Assistant en sont également un exemple.

Quel est le rôle de la vision par ordinateur dans le machine learning ?

La vision par ordinateur permet à un système de comprendre et d'analyser des images ou des vidéos. Dans le cadre du machine learning, elle peut être utilisée pour des applications telles que la reconnaissance d'écriture manuscrite ou la traduction en temps réel entre différentes langues.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé en machine learning ?

L'apprentissage supervisé est une méthode où l'algorithme apprend à partir d'exemples donnés, avec des entrées (X) et des sorties (Y) connues. Par exemple, pour prédire le prix d'un appartement en fonction de sa surface, l'algorithme apprend à partir de données d'exemples pour établir un modèle.

Comment fonctionne un dataset dans l'apprentissage supervisé ?

Un dataset est un tableau de données qui regroupe des exemples d'entrées (X) et de sorties (Y). L'algorithme utilise ces données pour apprendre une relation entre les variables et créer un modèle qui pourra faire des prédictions sur de nouvelles données.

Qu'est-ce qu'un problème de régression en machine learning ?

Un problème de régression consiste à prédire la valeur d'une variable continue, comme le prix d'un appartement en fonction de sa surface. Dans ce cas, l'algorithme crée un modèle capable de prédire une valeur numérique.

Quelle est la différence entre un problème de régression et un problème de classification ?

La différence réside dans le type de variable à prédire. Dans un problème de régression, on prédit une valeur continue (ex : prix d'un appartement), tandis que dans un problème de classification, on prédit une variable discrète (ex : spam ou non spam dans un email).

Comment un modèle de classification détermine-t-il une décision ?

Dans un problème de classification, l'algorithme crée une frontière de décision qui sépare les différentes classes. Par exemple, pour détecter un spam, l'algorithme trace une ligne qui sépare les emails qui sont des spams de ceux qui ne le sont pas, en fonction de critères comme le nombre de fautes d'orthographe ou de liens.

Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé et comment diffère-t-il de l'apprentissage supervisé ?

L'apprentissage non supervisé est une approche où l'algorithme apprend sans exemples préalables, en explorant des données non étiquetées. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où les données sont étiquetées avec des résultats connus, l'apprentissage non supervisé permet de découvrir des structures cachées dans les données.