Des techniques d’apprentissage automatique sont nécessaires pour améliorer la précision des modèles prédictifs. Selon la nature du problème commercial traité, il existe différentes approches en fonction du type et du volume des données. Dans cette section, nous discutons des catégories d’apprentissage automatique.
Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé commence généralement par un ensemble de données établi et une certaine compréhension de la façon dont ces données sont classées. L’apprentissage supervisé est destiné à trouver des modèles dans les données qui peuvent être appliqués à un processus d’analyse. Ces données ont 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, basée surimages et 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, telles que Twitter, Instagram et Snapchat, contiennent toutes de grandes quantités de données non étiquetées. Comprendre la signification de ces données nécessite des algorithmes qui classifient les données en fonction des modèles ou des clusters qu’elles trouvent.
L’apprentissage non supervisé conduit un processus itératif, analysant les données sans intervention humaine. Il est utilisé avec la technologie de détection de spam par e-mail. Il y a beaucoup trop de variables dans les e-mails légitimes et de spam pour qu’un analyste puisse étiqueter les e-mails en masse non sollicités. Au lieu de cela, des classificateurs d’apprentissage automatique, basés sur le clustering et l’association, sont appliqués pour identifier les e-mails indésirables.
Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement est un modèle d’apprentissage comportemental. L’algorithme reçoit un retour d’information 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 formé avec l’échantillon de données. Au contraire, le système apprend par essais et erreurs. Par conséquent, une séquence de décisions réussies entraînera le renforcement du processus, car il résout le mieux le problème en question.
Apprentissage profond
L’apprentissage profond est une méthode spécifique d’apprentissage automatique qui incorpore des réseaux de neurones en couches successives pour apprendre des données de manière itérative. L’apprentissage en profondeur 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 imiter le fonctionnement du cerveau humain, de sorte que les ordinateurs peuvent être entraînés à faire face à des abstractions et à des problèmes mal définis. L’enfant moyen de cinq ans peut facilement reconnaître la différence entre le visage de son professeur et le visage du garde du passage à niveau. En revanche, l’ordinateur doit faire beaucoup de travail pour savoir qui est qui. Les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur sont souvent utilisés dans les applications de reconnaissance d’images, de parole et de vision par ordinateur.