Les techniques de machine learning sont nécessaires pour améliorer la précision des modèles prédictifs. Selon la nature du problème commercial abordé, il existe différentes approches basées sur le type et le volume des données. Dans cette section, nous abordons les catégories d’apprentissage automatique.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé commence généralement avec un ensemble établi de données et une certaine compréhension de la façon dont ces données sont classées. L’apprentissage supervisé vise à trouver des modèles dans les données qui peuvent être appliqués à un processus analytique. Ces données possèdent des caractéristiques étiquetées qui définissent la signification des données. Par exemple, vous pouvez créer une application d’apprentissage automatique qui distingue des millions d’animaux, sur la base d’images et de descriptions écrites.

Apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé est utilisé lorsque le problème nécessite une quantité massive de données non étiquetées. Par exemple, les applications de médias sociaux, comme Twitter, Instagram et Snapchat, ont toutes de grandes quantités de données non étiquetées. Comprendre la signification derrière ces données nécessite des algorithmes qui classent les données en fonction des modèles ou des clusters qu’il trouve.

L’apprentissage non supervisé mène un processus itératif, analysant les données sans intervention humaine. Il est utilisé avec la technologie de détection des spams par courriel. Il y a beaucoup trop de variables dans les courriels légitimes et les pourriels pour qu’un analyste puisse étiqueter les courriels en vrac non sollicités. Au lieu de cela, des classificateurs à apprentissage automatique, basés sur le regroupement et l’association, sont appliqués pour identifier les courriels indésirables.

L’apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est un modèle d’apprentissage comportemental. L’algorithme reçoit un retour de l’analyse des données, guidant l’utilisateur vers le meilleur résultat. L’apprentissage par renforcement diffère des autres types d’apprentissage supervisé, car le système n’est pas entraîné avec l’ensemble des données de l’échantillon. Le système apprend plutôt par essais et erreurs. Par conséquent, une séquence de décisions réussies entraînera le renforcement du processus, car il résout au mieux le problème en question.

L’apprentissage profond

L’apprentissage profond est une méthode spécifique d’apprentissage automatique qui intègre des réseaux neuronaux en couches successives pour apprendre des données de manière itérative. L’apprentissage profond est particulièrement utile lorsque vous essayez d’apprendre des modèles à partir de données non structurées.

Les réseaux neuronaux complexes d’apprentissage profond sont conçus pour émuler la façon dont le cerveau humain fonctionne, de sorte que les ordinateurs peuvent être formés pour traiter des abstractions et des problèmes mal définis. L’enfant moyen de cinq ans peut facilement reconnaître la différence entre le visage de son professeur et celui du brigadier. En revanche, l’ordinateur doit fournir un travail considérable pour déterminer qui est qui. Les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond sont souvent utilisés dans les applications de reconnaissance d’images, de parole et de vision par ordinateur.