Machine learning : définition, algorithmes et langage

Le machine learning est une des grandes techniques d'apprentissage automatique en intelligence artificielle. Il utilise des algorithmes s'entraînant à des tâches complexes grâce à de vastes ensembles de données. Cet apprentissage machine a d'infinies applications.

Le machine learning, qu'est-ce que c'est ?

Le machine learning (ML), ou apprentissage machine, fait partie des grandes technologies d’intelligence artificielle permettant de découvrir des motifs cachés dans des ensembles de données, et de faire des prédictions exploitables. Là où un programme traditionnel effectue des instructions précises, un algorithme de machine learning apprend de son expérience et améliore ses performances dans le temps. Plus on le "nourrit" de données, plus il devient précis. Pour cela, il emploie des statistiques, des analyses prédictives, des solutions de forage de données et de reconnaissance de patterns. Même si les premiers algorithmes remontent aux années 1950, le machine learning a gagné récemment en momentum avec le Big Data, car il est indispensable pour découvrir des motifs au sein des immenses bases de données disponibles.

Quels sont les principaux algorithmes de machine learning ?

Il existe de nombreux algorithmes de machine learning répartis dans différentes classes. On distingue notamment les algorithmes supervisés et non supervisés, selon la nécessité ou pas d’étiqueter les données en amont. Avec un apprentissage supervisé, le modèle de machine learning sait déjà ce qu’il doit rechercher dans les données. Parmi cette catégorie, on retrouve les algorithmes de classification et de régression. <p>Avec un apprentissage non supervisé, le modèle doit découvrir des motifs récurrents par lui-même en s’entraînant avec des données sans étiquettes. Dans cette catégorie, on retrouve les algorithmes de clustering (comme K-means) pour partager les données en groupes similaires, mais aussi les algorithmes d’association et de réduction dimensionnelle pour extraire des liens ou caractéristiques.

Qu'attend-on d'un profil de machine learning ingénieur ?

En machine learning, les bases en informatique et en mathématiques doivent être solides. L’expertise technique de tout profil ingénieur inclut la maîtrise des langages Python et C++, comme des frameworks PyTorch et TensorFlow. La maîtrise de l’anglais est indispensable, et des connaissances poussées des solutions Git et Docker sont très appréciées. Sur le plan personnel, il faut être organisé, travailler de façon méthodique, apprécier les défis, apprendre de ses erreurs, être déterminé, etc.

Quelle est la place du Python en machine learning ?

Le langage Python s’est imposé comme le langage de référence pour les applications de machine learning. Les candidats formés en C++ sont ainsi souvent obligés de changer leurs habitudes de code.

Machine learning vs deep learning : quelle différence ?

Le deep learning est un sous-domaine du machine learning, qui a recours à un réseau neuronal inspiré du système cérébral humain, et qui nécessite énormément de données et de puissances de calcul pour s'entraîner. Il est surtout utilisé en reconnaissance visuelle ou sonore.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle