Il y a quelques années à peine, les idées de big data et de services cloud ont révolutionné le secteur informatique, puis les vraies entreprises du secteur. Les dirigeants et les hommes d'affaires d'une grande variété d'industries ont rapidement compris les opportunités offertes par l'analyse des mégadonnées, la valeur de leurs connaissances et la façon dont l'infrastructure cloud peut tirer le meilleur parti de ces informations. La technologie d'apprentissage automatique est un développement logique de ces concepts.

L'apprentissage automatique est un ensemble de méthodes mathématiques qui peuvent résoudre des problèmes spécifiques à l'aide d'algorithmes généraux qui ne sont pas écrits spécifiquement pour le problème donné.

En termes simples, l'apprentissage automatique est un moyen de mettre en œuvre l'analyse de Big Data. Grâce à cette technologie, l'ordinateur peut apprendre à identifier certains modèles, calculer comment il effectuera certaines actions - acheter ou vendre des titres, segmenter des clients potentiellement à haut rendement ou identifier des produits défectueux sur un tapis roulant.

L'important est que les algorithmes d'apprentissage automatique soient complètement universels et ne soient totalement liés à aucune entreprise ou industrie. Suivre les clients et déterminer leur tendance à partir, analyser la circulation en ville et les lieux de congestion probables, la probabilité d'une panne de poêle dans l'industrie sidérurgique, etc. - tous ces problèmes peuvent être résolus à l'aide du même appareil mathématique.

L'apprentissage automatique se concentre sur le développement de programmes informatiques et d'algorithmes qui apprennent à se développer et à s'adapter à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Ce processus ne ressemble pas à un processus d'exploration de données. Les deux systèmes vérifient les données qui leur sont fournies ou collectent des données à la recherche de modèles. Cependant, dans les applications d'exploration de données, les données sont lisibles par l'homme, tandis que les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent ces données pour trouver des modèles et modifier les actions de programmation en conséquence.

En règle générale, l'analyse des données fonctionne avec des tables d'informations, effectuant de manière indépendante tout un ensemble d'opérations: collecte de données, préparation des données pour analyse (échantillonnage, nettoyage, tri), recherche de modèles dans des ensembles d'informations, visualisation de données pour comprendre rapidement les résultats actuels et les tendances futures, formuler des hypothèses pour améliorer des mesures spécifiques de l'entreprise en modifiant d'autres mesures.

Toutes les tâches présentées sont nécessaires pour atteindre l'objectif principal de l'analyse des données - extraire des informations commerciales précieuses à partir de tables d'informations pour prendre des décisions de gestion optimales.

Dans certaines entreprises, l'analyste de données est également responsable de la modélisation des données, c'est-à-dire du développement et du test de modèles d'apprentissage automatique. Cependant, dans la plupart des cas, le data scientist est responsable de l'apprentissage automatique. Dans une division du travail plus détaillée, l'apprentissage automatique est géré par un spécialiste distinct.

Méthodes d'apprentissage automatique:

• Enseignement supervisé. La machine reçoit des entrées et leurs sorties préférées, des objets appelés «enseignant», et le but est d'apprendre une règle générale qui fait correspondre les entrées aux sorties. Ces algorithmes appliquent tout ce qu'ils ont appris précédemment à toute nouvelle donnée.

• Apprendre sans enseignant. Les étiquettes / tags ou explications ne sont pas données à l'algorithme d'apprentissage concernant les données d'entrée, et il ne reste plus qu'à y trouver la structure. Utilisé pour découvrir des modèles cachés dans les données. Ces algorithmes peuvent extraire leurs propres inférences ou inférences à partir des données de l'ensemble de données.

• Apprenez en action. Le logiciel interagit avec un environnement changeant dans lequel il doit effectuer une tâche spécifique (comme conduire un véhicule) sans dire s'il s'approche de sa destination ou apprendre à jouer à un jeu en jouant contre quelqu'un.

• Apprentissage automatique semi-guidé. Le sujet "enseignant" donne à ces machines des dysfonctionnements, il n'y a pas de sorties.

Les logiciels d'apprentissage automatique sont largement disponibles et il existe de nombreuses options pour les organisations qui cherchent à renforcer leurs capacités dans ce domaine. Tenez compte des exigences suivantes lors de l'évaluation de l'apprentissage automatique: vitesse; temps d'évaluation; précision du modèle; intégration facile; déploiement flexible; facilité d'utilisation; visualisation.

L'apprentissage automatique utilise principalement une méthode basée sur la plage ou le spectre pour optimiser de nombreux paramètres. Il n'est pas pratique pours les humains de sélectionner manuellement ces paramètres optimaux. Par exemple, la reconnaissance du locuteur par tonalité, tonalité et amplitude. Il n'y a aucune garantie que l'apprentissage automatique fonctionnera dans tous les cas. Parfois, l'apprentissage automatique échoue, ce qui nécessite de comprendre le problème pour appliquer le bon algorithme.

Ces algorithmes d'entraînement nécessitent beaucoup de données d'entraînement. Il serait très difficile de travailler avec de si grandes quantités de données ou de collecter de telles données. Néanmoins, avec le temps, apparaissent des algorithmes de plus en plus diversifiés et accessibles pour travailler avec des données, ce qui permet d'obtenir des résultats précis et rapides. Ainsi, l'apprentissage automatique devient rapidement une partie très importante et largement adoptée de notre vie quotidienne.