En quoi consistent les algorithmes de machine learning ?

Apprentissage prédictif

Même si les algorithmes ML sont capables d’apprendre en quoi consistent les fonctions, ils visent surtout à prédire comment l’ajout de variables dans l’équation modifie les données. Or, ces estimations comportent inévitablement des erreurs, les machines pouvant uniquement utiliser les données à leur disposition.

Les fonctions de machine learning sont optimisées pour réduire le degré d’erreur dans ces prédictions. Au fil du temps, le perfectionnement des algorithmes contribuera à réduire cette marge d’erreur.

Variété dans les fonctions

Les divers algorithmes de machine learning s’appuient sur des postulats différents concernant les fonctions et la manière de les représenter. Il est donc recommandé d’appliquer différents algorithmes à la problématique ML, jusqu’à trouver celui générant le résultat le plus précis.

Comment créer un algorithme de machine learning de A à Z ?

La création d’un algorithme de machine learning opérationnel nécessite du temps et des efforts, mais l’exercice est gratifiant dès lors que l’on en maîtrise les subtilités d’écriture.

Si vous entendez créer un algorithme de machine learning de A à Z, nous vous recommandons de vous appuyer sur un réseau de neurones existant et de suivre cette procédure simple :

Faites-vous une idée précise de l’algorithme à utiliser.

Dans un premier temps, déterminez le type d’algorithme de machine learning que vous souhaitez créer. Après avoir choisi un type d’algorithme ML, familiarisez-vous avec sa structure, ses capacités et ses restrictions.

Documentez-vous le plus possible.

Compulsez ensuite un maximum d’ouvrages (ou rabattez-vous sur YouTube). Vous dénicherez une mine d’informations, à la fois en ligne et hors ligne.

Des ressources tangibles telles que les manuels se révèlent précieuses pour approfondir les notions mathématiques qui se cachent derrière les algorithmes. Toutefois, si vous recherchez du contenu facile à assimiler et des exemples pratiques, nous vous conseillons de regarder des tutoriels vidéo ou de consulter des articles de blog tels que celui-ci.

Scindez le problème.

Créer ses propres algorithmes de machine learning peut sembler ardu. Pour en venir plus facilement à bout, commencez par décomposer cette tâche en parties plus petites.

Plutôt que de vous évertuer à produire d’emblée l’intégralité de l’algorithme, procédez par étapes. Avant de l’entraîner sur un jeu de données, par exemple, assurez-vous qu’il est capable de le lire. Le cas échéant, vous devrez lui apprendre à gérer les valeurs nulles ou les données catégorielles. Une démarche progressive allège ce processus et a également vocation à empêcher, par la suite, un débogage interminable.

Faites simple pour commencer.

Choisissez un petit jeu de données simple à exploiter dans votre algorithme. Il sera ainsi plus facile d’introduire manuellement ces données dans votre code algorithmique. Nous préconisons d’utiliser une porte NON-ET, porte logique couramment utilisée par les équipes de développement lors de la création de devices digitaux.

Testez l’algorithme.

Après avoir réalisé des tests simples sur votre algorithme et l’avoir optimisé, nourrissez-le avec un jeu de données plus conséquent, en conditions réelles. Revenez en arrière et procédez aux ajustements qui s’imposent pour réduire la marge d’erreur. Si possible, servez-vous de données déjà analysées par un système ML en place afin d’évaluer la précision de votre nouvel algorithme.

Consignez tout par écrit.

Dernier point : consignez par écrit tout ce que vous avez appris au cours de ce processus. Ce faisant, vous vous ferez une idée plus précise de ce qui a fonctionné et de la manière dont vous pouvez simplifier le processus à l’avenir.

Avantages et inconvénients

Les algorithmes ML présentent autant d’avantages que d’inconvénients. Passons en revue certains d’entre eux pour vous aider à comprendre quand et comment utiliser le machine learning.

Principaux avantages

1. Une fois l’algorithme écrit, les interventions humaines n’ont quasiment plus lieu d’être. Après leur mise en service, vos algorithmes de machine learning sont capables d’améliorer leurs capacités d’analyse et d’effectuer des prédictions sans la participation incessante de votre équipe.
2. Les tendances et schémas sont faciles à repérer. Les algorithmes ML excellent à dégager des schémas et des tendances dans le comportement de la clientèle, comme ses habitudes d’achat en ligne, sans qu’une intervention humaine soit nécessaire.
3. Les algorithmes ne cessent de s’améliorer à mesure qu’ils s’exécutent. Au fil du temps, les algorithmes de machine learning gagnent en efficacité et en précision en référençant des données historiques.
4. Ils sont capables de gérer des données complexes. Les algorithmes ML gèrent les données multidimensionnelles : ils peuvent manipuler de gigantesques jeux de données comprenant de nombreux types de variables.
5. Ils peuvent être appliqués à de nombreux services. Les algorithmes ML peuvent être utilisés dans de multiples secteurs d’activité, de la santé au e-commerce.

Inconvénients possibles

1. L’entraînement et l’apprentissage nécessitent de gros volumes de données. Les algorithmes de machine learning ont besoin d’énormes quantités de données non biaisées et de qualité pour apprendre et améliorer leurs performances.
2. Le processus est chronophage et s’étend sur la durée. Vous devrez laisser à vos algorithmes ML le temps d’ingérer, d’analyser et d’apprendre de vos données. Il vous faudra également allouer des ressources de calcul conséquentes à cette technologie pour qu’elle devienne efficace.
3. L’interprétation des résultats est parfois difficile. Si vous voulez que votre algorithme ML génère des résultats exploitables, vous devez choisir la formule la plus adaptée au cas d’usage prévu.
4. Le machine learning peut engendrer des erreurs. Bien que s’exécutant de manière autonome, les algorithmes ML sont extrêmement propices aux erreurs, surtout si vous utilisez un type d’algorithme peu adapté ou l’alimentez avec des données de médiocre qualité.

Si vous connaissez les inconvénients des algorithmes de machine learning, vous saurez comment utiliser correctement cette technologie révolutionnaire pour effectuer des prévisions exploitables à partir des données de votre entreprise.

Quels sont les différents types d’algorithmes de machine learning ?

Apprentissage supervisé

Avec l’apprentissage supervisé, vous alimentez l’algorithme de machine learning avec un ensemble de données étiquetées comprenant des valeurs d’entrée et de sortie. L’algorithme est chargé de trouver une fonction ou une méthode pour obtenir les résultats attendus en se servant des entrées fournies.

À l’issue de chaque série de tests, vous pouvez corriger les erreurs notoires de sorte que l’algorithme apprenne de ses méprises.

Apprentissage semi-supervisé

Au cours d’un apprentissage semi-supervisé, vous nourrissez l’algorithme avec des informations à la fois étiquetées et non étiquetées. Les données étiquetées intègrent des balises pour aider l’algorithme à mieux cerner les données, tandis que les données non étiquetées en sont dépourvues.

En mélangeant les deux, vous apprenez à l’algorithme à analyser des informations non structurées.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement s’appuie sur des processus méthodiques pour accélérer l’apprentissage. Vous devez fournir à votre algorithme de machine learning une série détaillée de paramètres, d’actions et de valeurs EDN (Extensible Data Notation).

Cette approche exige un maximum d’intervention humaine, mais se révèle extrêmement efficace en apprenant à l’algorithme à procéder par tâtonnements afin de limiter les erreurs.

Apprentissage non supervisé

Dans le cadre d’un apprentissage non supervisé, vous alimentez l’algorithme avec des données non étiquetées et lui donnez carte blanche pour définir librement les relations et corrélations entre jeux de données. Cet algorithme de machine learning passe au crible de gigantesques jeux de données de manière indépendante.

En quoi consistent les algorithmes de machine learning évolutionnistes ou évolutionnaires ?

Les algorithmes de machine learning évolutionnistes ou évolutionnaires sont des applications informatiques qui imitent le comportement des organismes vivants pour résoudre des problèmes complexes. Ils s’inspirent de mécanismes tels que la mutation, le croisement et la reproduction.

Tandis que les algorithmes ML traditionnels procèdent par tâtonnements, les algorithmes évolutionnistes utilisent un processus s’apparentant à la sélection naturelle.

À l’issue de chaque série d’analyses, les algorithmes évolutionnistes éliminent de leur liste de prédictions les solutions « faibles » pour ne conserver que les « fortes ». Ce processus vise à identifier les actions les plus susceptibles de produire les résultats souhaités.

Appliqués au machine learning, les algorithmes évolutionnistes procurent des avantages significatifs à l’entreprise, notamment :

• Souplesse accrue permettant de traiter la quasi-totalité des problèmes
• Meilleure optimisation permettant d’étudier chaque action possible
• Infinité de solutions répondant à de nombreux problèmes potentiels

Les algorithmes évolutionnistes n’ont pas leur pareil pour examiner des jeux de données complexes à plusieurs variables. Retrouvez de plus amples informations sur le machine learning et ce qui le distingue de l’intelligence artificielle.

Algorithmes de machine learning les plus répandus

Il existe de nombreux algorithmes de machine learning, mais voici quelques-uns des plus répandus :

• Régression linéaire. Le modèle statistique de régression linéaire permet d’établir une relation entre une variable dépendante (ou cible) et des variables indépendantes (ou explicatives). Vous pouvez par exemple utiliser des modèles de régression linéaire pour estimer l’incidence d’une hausse de votre budget marketing alloué au paiement par clic (PPC) sur les leads, l’engagement ou le retour sur investissement.
• Régression logistique. Ce modèle statistique sert à estimer des valeurs binaires comme 0 ou 1. La régression logistique vous aide à prédire la probabilité qu’un évènement donné survienne.
• Algorithme des K plus proches voisins (KNN). L’algorithme KNN permet de traiter aussi bien des problèmes de régression que des problèmes de classification. Dans le cas d’une classification, l’algorithme KNN classe les nouveaux points de données en « faisant voter » leurs voisins. La nouvelle classe de données sera attribuée au groupe avec lequel elle a le plus de points communs.
• Arbre de décision. C’est l’un des algorithmes les plus répandus, puisqu’il permet aux data scientists de classifier les problèmes. Cet algorithme scinde le jeu de données en plusieurs groupes homogènes en fonction de variables indépendantes ou d’attributs clés. Il représente ensuite ces groupes sous la forme d’un graphique ressemblant à un arbre inversé.

Envie d’en savoir plus sur les algorithmes de machine learning et sur la manière dont cette technologie performante est utilisée dans Adobe Real-Time Customer Data Platform  ? Regardez la vidéo de présentation ou suivez une visite guidée du produit.

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