Amélioration de l’efficacité
Interview de Donatien Chedom Fotso, Head of Applied AI chez Deutsche Bank, réalisé lors de l'évènementTech Show Paris 2024
Objectifs des projets : Les...
Des chercheurs démontrent une nouvelle technique pour voler des modèles d’IA
La conception et l’entraînement de modèles de réseaux neuronaux avancés représentent un investissement colossal. D’après une étude d’Epoch AI, le coût d’entraînement des modèles, hors...
AWS dévoile une IA à 360° : un écosystème complet pour l’analytique et le...
Comme chaque année lors de sa conférence annuelle re : Invent, AWS a présenté une série d’améliorations et d’ajouts à son catalogue d’offres. Sans surprise,...
L’IA générative génère des risques lors du développement d’applications
Une étude de Legit Security montre que l’assistance par l’IA générative pour le codage et la chaîne d'approvisionnement logicielle, expose à de nouvelles vulnérabilités...
Déploiement IA/ML : Pure Storage lance un nouveau pod d’IA générative
Pure Storage annonce l’extension de ses solutions d’intelligence artificielle avec la nouvelle solution clé en main GenAI Pod, basée sur sa propre plateforme. Cette...
Mistral AI frappe fort avec le Chat, son interface d’IA multifonctionnelle
Mistral AI, la star française de l’IA dans le monde, continue de défricher les usages possibles avec ses modèles, ainsi que les façons avec...
Comment industrialiser vos projets de machine learning avec MLOps
Le marché du machine learning (apprentissage automatique) connaît une évolution rapide, portée par des tendances fortes. Les entreprises veulent exploiter les technologies de l’intelligence...
Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Le machine learning (ML) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome à partir de l'expérience, sans être explicitement programmés.
Grâce à des algorithmes, les machines peuvent analyser des données, détecter des modèles et prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine.
Types de Machine Learning
Il existe plusieurs types de machine learning, chacun ayant ses propres méthodes et applications spécifiques :
1. Apprentissage supervisé : Les modèles sont entraînés sur des ensembles de données étiquetées.
2. Apprentissage non supervisé : Les modèles cherchent des structures dans des ensembles de données non étiquetées.
3. Apprentissage semi-supervisé : Combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision des modèles.
4. Apprentissage par renforcement : Les modèles apprennent par essais et erreurs, recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de leurs actions.
Applications du Machine Learning
Le machine learning est utilisé dans une variété de secteurs et pour diverses applications, telles que :
1. Reconnaissance d'images : Identification d'objets dans des images.
2. Traitement du langage naturel (NLP) : Compréhension et génération de langage humain.
3. Systèmes de recommandation : Suggestions personnalisées basées sur les comportements passés des utilisateurs.
4. Finance : Détection de fraudes, prévisions de marché.
5. Santé : Diagnostic médical, développement de médicaments.
Algorithmes Courants de Machine Learning
Certains des algorithmes les plus couramment utilisés en machine learning incluent :
1. Régression linéaire : Modèle simple pour prédire des valeurs continues.
2. Réseaux de neurones : Modèles complexes inspirés du cerveau humain, utilisés pour des tâches comme la reconnaissance d'images et le traitement du langage.
3. Machines à vecteurs de support (SVM) : Algorithmes puissants pour la classification et la régression.
4. Arbres de décision : Modèles basés sur des décisions hiérarchiques.
Processus de Machine Learning
Le processus de développement d'un modèle de machine learning comprend plusieurs étapes cruciales :
1. Collecte de données : Acquisition de données pertinentes et suffisantes.
2. Préparation des données : Nettoyage et transformation des données pour les rendre exploitables.
3. Sélection du modèle : Choix de l'algorithme le plus approprié pour la tâche.
4. Entraînement : Formation du modèle sur des données d'entraînement.
5. Évaluation : Test du modèle sur des données de test pour évaluer ses performances.
6. Déploiement : Mise en production du modèle pour des prédictions réelles.
Défis et Considérations du Machine Learning
Le développement et le déploiement de modèles de machine learning comportent plusieurs défis, notamment :
1. Quantité et qualité des données : Besoin de grandes quantités de données de haute qualité pour des modèles précis.
2. Interprétabilité des modèles : Comprendre et expliquer comment les modèles prennent des décisions.
3. Biais dans les modèles : Éviter les biais qui peuvent affecter l'équité et l'éthique des décisions automatisées.
