Machine Learning

Machine Learning : Qu’est-ce que c’est et Pourquoi est-ce Important?

Le Machine Learning ou apprentissage automatique est devenu une composante INCONTOURNABLE en entreprises. D’après le cabinet de conseil McKinsey, les investissement en Machine Learning représentent 5 à 7 Milliards Dollars, en 2016. Ce chiffre a beaucoup évolué depuis. Mais alors, qu’est-ce que le Maching Learning et Pourquoi est-ce important?

Qu’est-ce que le Maching Learning ?

L’apprentissage automatique est une application de l’intelligence artificielle (IA) qui offre aux systèmes la possibilité d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience sans être explicitement programmé. L’apprentissage automatique se concentre sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et les utiliser pour eux-mêmes.

Quand on demande à SAS, un éditeur de logiciels d’analyse de données qu’est-ce que le Maching Learning : «L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques.» En d’autres termes, il permet aux ordinateurs de trouver des informations pertinentes sans être programmé élément d’information particulier; au lieu de cela, il utilise des algorithmes qui tirent des enseignements de manière itérative des données

Le processus d’apprentissage commence par des observations ou des données, telles que des exemples, une expérience directe ou des instructions, afin de rechercher des modèles dans les données et de prendre de meilleures décisions dans le futur, sur la base des exemples fournis. L’objectif principal est de permettre aux ordinateurs d’apprendre automatiquement sans intervention humaine ni assistance et d’ajuster les actions en conséquence.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent classés comme supervisés ou non supervisés. Les algorithmes supervisés requièrent un Data Scientist ayant des compétences en apprentissage automatique pour fournir à la fois les entrées et les sorties souhaitées, en plus de fournir un retour d’informations sur la précision des prévisions lors de la formation en algorithmes. Les Data Scientists déterminent quelles variables ou caractéristiques le modèle doit analyser et utiliser pour élaborer des prévisions. Une fois la formation terminée, l’algorithme appliquera ce qui a été appris aux nouvelles données.

Les algorithmes non supervisés n’ont pas besoin d’être formés aux données de résultat souhaitées. Au lieu de cela, ils utilisent une approche itérative appelée apprentissage en profondeur (Deep Learning) pour examiner les données et parvenir à des conclusions. Les algorithmes d’apprentissage non supervisés, également appelés réseaux de neurones, sont utilisés pour des tâches de traitement plus complexes que les systèmes d’apprentissage supervisés, notamment la reconnaissance d’images, la synthèse de la parole par le texte et le langage naturel. Ces réseaux de neurones fonctionnent en combinant des millions d’exemples de données d’apprentissage et en identifiant automatiquement des corrélations souvent subtiles entre de nombreuses variables. Une fois formé, l’algorithme peut utiliser sa banque d’associations pour interpréter de nouvelles données. Ces algorithmes nécessitent des quantités énormes de données d’apprentissage.

Types d’algorithmes de Machine Learning 

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent classés comme supervisés ou non supervisés.

  • Les algorithmes d’apprentissage automatique supervisés peuvent appliquer ce que l’on a appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. À partir de l’analyse d’un ensemble de données d’apprentissage connu, l’algorithme d’apprentissage produit une fonction inférée permettant de prédire les valeurs de sortie. Le système est capable de fournir des cibles pour toute nouvelle entrée après un apprentissage suffisant. L’algorithme d’apprentissage peut également comparer sa sortie avec la sortie correcte prévue et trouver des erreurs afin de modifier le modèle en conséquence.
  • En revanche, des algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour entraîner ne sont ni classées ni étiquetées. L’apprentissage non supervisé étudie comment les systèmes peuvent inférer une fonction permettant de décrire une structure cachée à partir de données non étiquetées. Le système ne trouve pas le bon résultat, mais il explore les données et peut tirer des déductions à partir de jeux de données pour décrire les structures cachées à partir de données non étiquetées.
  • Les algorithmes d’apprentissage automatique semi-supervisés se situent quelque part entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé, car ils utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l’apprentissage – généralement une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Les systèmes qui utilisent cette méthode sont capables d’améliorer considérablement la précision de l’apprentissage. Habituellement, l’apprentissage semi-supervisé est choisi lorsque les données étiquetées acquises nécessitent des ressources qualifiées et pertinentes pour les former / en tirer les leçons. Sinon, l’acquisition de données non étiquetées ne nécessite généralement pas de ressources supplémentaires.
  • Les algorithmes d’apprentissage automatique par renforcement sont une méthode d’apprentissage qui interagit avec son environnement en produisant des actions et en découvrant des erreurs ou des avantages. La recherche par essais et erreurs et la récompense différée sont les caractéristiques les plus pertinentes de l’apprentissage par renforcement. Cette méthode permet aux machines de déterminer automatiquement le comportement idéal dans un contexte spécifique afin d’optimiser ses performances.

Pourquoi Le Machine Learning est Important ?

L’apprentissage automatique est aujourd’hui utilisé dans un large éventail d’applications. L’un des exemples les plus connus est le fil d’actualité de Facebook. Le fil d’actualités utilise l’apprentissage automatique pour personnaliser le flux de chaque membre. Si un membre arrête fréquemment de faire défiler la liste pour lire ou aimer les publications d’un ami particulier, le fil d’actualité commence à afficher plus d’activités de cet ami plus tôt dans le fil. En coulisse, le logiciel utilise simplement une analyse statistique et une analyse prédictive pour identifier les modèles dans les données de l’utilisateur et les utiliser pour alimenter le fil d’actualité. Si le membre ne s’arrête plus pour lire, commenter ou commenter les publications de cet ami, ces nouvelles données seront incluses dans le jeu de données et le fil d’actualités s’ajustera en conséquence.

L’apprentissage automatique fait également son entrée dans un ensemble d’applications d’entreprise. Les systèmes de gestion de la relation client (CRM) utilisent des modèles d’apprentissage pour analyser les courriers électroniques et incitent les membres de l’équipe de vente à répondre en premier aux messages les plus importants. Des systèmes plus avancés peuvent même recommander des réponses potentiellement efficaces. Les fournisseurs d’analyse décisionnelle et d’analyse utilisent l’apprentissage automatique dans leurs logiciels pour aider les utilisateurs à identifier automatiquement les points de données potentiellement importants. Les systèmes de ressources humaines (RH) utilisent des modèles d’apprentissage pour identifier les caractéristiques des employés efficaces et s’appuient sur ces connaissances pour trouver les meilleurs candidats pour des postes vacants.

L’apprentissage automatique joue également un rôle important dans l’auto conduite. Les réseaux neuronaux d’apprentissage en profondeur sont utilisés pour identifier des objets et déterminer les actions optimales pour diriger un véhicule en toute sécurité.

Tous ces exemples rappellent le rôle vital que l’apprentissage automatique a commencé à jouer dans le monde d’aujourd’hui, riche en données. Les machines peuvent aider à filtrer les informations utiles aux avancées majeures, et nous voyons déjà comment cette technologie est mise en œuvre dans une grande variété d’industries.

Avec l’évolution constante du domaine, il y a eu une augmentation ultérieure des utilisations, des exigences et de l’importance de l’apprentissage automatique. Le big data est devenu un mot à la mode ces dernières années; Cela tient en partie à la sophistication accrue de l’apprentissage automatique, qui facilite l’analyse de ces gros morceaux de données volumineuses. L’apprentissage automatique a également changé la manière dont l’extraction des données est effectuée. L’interprétation est réalisée en utilisant des ensembles automatiques de méthodes génériques qui ont remplacé les techniques statistiques traditionnelles.

5 Compétences Indispensables pour devenir Data Scientist en 2019

La Data Science (science des données) est sans doute la carrière la plus révolutionnaire du 21ème siècle. Dans le monde de la haute technologie aujourd’hui, tout le monde se pose des questions pressantes auxquelles le «Big Data» doit répondre. Il existe une quantité infinie d’informations qui peuvent être triées, interprétées et utilisées à des fins très diverses. Trouver les bonnes réponses peut toutefois constituer un défi de taille. Les Data Scientists sont des scientifiques embauché pour relever ce défi. Mais alors quelles sont les compétences du Data Scientist ?

Parce qu’il y a tout simplement trop d’informations à traiter et à utiliser par une personne moyenne, les Data Scientists ont des compétences pour rassembler, organiser et analyser des données, aidant ainsi des personnes de tous les horizons de l’industrie et de tous les segments de la population.

Les compétences INDISPENSABLE que chaque Data Scientist doit avoir sont les suivantes : 

1. Formation :

Une formation scientifique de haut niveau est importante pour faire carrière dans la Data Science

Université

Les Data Scientist sont hautement qualifiés – 88% ont au moins un master et 46% sont titulaires d’un doctorat – et bien qu’il y ait des exceptions notables, une formation très poussée est généralement nécessaire pour développer les connaissances nécessaires pour devenir Data Scientist. Pour devenir Data Scientist, vous pouvez obtenir un master en informatique, en mathématiques, en statistique ou en sciences physiques. Les domaines d’études les plus courants sont les mathématiques et la statistique (32%), suivis par l’informatique (19%) et les autres filières scientifiques(16%).

Un diplôme dans l’une de ces filières vous donnera les compétences dont vous avez besoin pour traiter et analyser des données volumineuses.

Après votre programme d’études, vous n’avez pas encore terminé. La vérité est que la plupart des Data Scientist possèdent un master ou un doctorat et entreprennent également une formation en ligne pour acquérir une compétence particulière telle que l’utilisation de Hadoop ou Big Data. Les compétences que vous avez acquises pendant votre cursus vous permettront de passer facilement à la science des données.

Outre l’apprentissage en classe, vous pouvez mettre en pratique ce que vous avez appris en créant une application ou en explorant l’analyse de données pour vous permettre d’en apprendre davantage.

 

2. Programmation R

R est un langage de programmation destiné principalement aux scientifiques. Il est très utilisé en Data Science.

Langage R

Connaissance approfondie d’au moins un des outils d’analyse. Pour la Data Science, R est généralement préféré. R est spécialement conçu pour les besoins en science des données. Vous pouvez utiliser R pour résoudre tout problème rencontré en informatique. En fait, 43% des spécialistes des données utilisent R pour résoudre des problèmes statistiques. Ce qui fait de R une des plus importantes compétences du Data Scientist. Cependant, R a une courbe d’apprentissage abrupte.

Il est difficile d’apprendre surtout si vous maîtrisez déjà un langage de programmation. Néanmoins, il existe d’excellentes ressources sur Internet pour vous aider à démarrer avec R. Vous pouvez suivre la formation en vidéos Gratuite que j’ai préparé : R Pour La Data Science

 

3. Python

Python est un langage de programmation très puissant. Il est très utilisé en Data Science.

Langage Python

Python est le langage de codage le plus courant que je considère généralement nécessaire pour être Data Scientist.

Python est un excellent langage de programmation pour les scientifiques. C’est pourquoi la majorité des Data Scientist utilise Python comme principal langage de programmation.

En raison de sa polyvalence, vous pouvez utiliser Python pour presque toutes les étapes impliquées dans les processus de science des données. Cela peut prendre différents formats de données et vous pouvez facilement importer des tables SQL dans votre code. Il vous permet de créer des jeux de données et vous pouvez trouver littéralement tout type de jeu de données dont vous avez besoin sur Google. Python est donc, sans aucun doute, une des plus importantes compétences du Data Scientist.

 

4. Base de données SQL

SQL est langage qui permet d'interroger des bases de données relationnelles.

SQL

Même si NoSQL et Hadoop sont devenus un composant important de la Data Science, il est toujours indispensable qu’un Data Scientist doit être capable d’écrire et d’exécuter des requêtes complexes en SQL.

SQL est un langage de programmation qui peut vous aider à effectuer des opérations telles que l’ajout, la suppression et l’extraction de données d’une base de données. Il peut également vous aider à exécuter des fonctions d’analyse et à transformer les structures de base de données.

En effet, SQL est spécialement conçu pour vous aider à accéder aux données, à les communiquer et à les utiliser. Il vous donne une idée lorsque vous l’utilisez pour interroger une base de données. Il contient des commandes concises qui peuvent vous aider à gagner du temps et à réduire le temps nécessaire à la programmation pour effectuer des requêtes difficiles. L’apprentissage de SQL vous aidera à mieux comprendre les bases de données relationnelles et à améliorer votre profil en tant que Data Scientist.

5. Machine Learning et IA.

Machine Learning ou Apprentissage automatique  est l'une des compétences clés pour les data scientists

Machine Learning

Un grand nombre de Data Scientists ne maîtrisent pas les domaines et les techniques du Machine Learning. Cela inclut les réseaux de neurones, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par opposition, etc. Si vous souhaitez vous démarquer des autres spécialistes des données, vous devez connaître les techniques d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage automatique supervisé, les arbres de décision, la régression logistique, etc. Ces compétences vous aideront à: résoudre différents problèmes de science des données basés sur la prédiction des principaux résultats organisationnels.

La Data Science nécessite l’application de compétences dans différents domaines de l’apprentissage automatique. Dans l’une de ses enquêtes, Kaggle a révélé qu’un faible pourcentage de professionnels des données maîtrisaient des compétences avancées en apprentissage automatique telles que l’apprentissage automatique supervisé, l’apprentissage automatique non supervisé, les séries temporelles, le traitement du langage naturel, la détection des valeurs aberrantes, la vision par ordinateur, les moteurs de recommandation, la survie. analyse, apprentissage par renforcement et apprentissage par l’adversaire.

 

>