Vous est-il déjà arrivé de faire défiler votre téléphone et d'avoir l'impression qu'il devine étrangement ce que vous voulez voir ensuite ? Ou peut-être avez-vous déniché une super réduction en ligne parce que le site « savait » que cela vous intéressait. C'est le fruit du travail des modèles d'apprentissage automatique (ML) : les génies qui œuvrent dans l'ombre. Mais avec tous ces termes techniques, il est facile de s'y perdre.
Ce blog décrypte le jargon et vous présente les 5 principaux modèles d'apprentissage automatique qui façonnent silencieusement notre monde.
1. Régression linéaire
Vous vous souvenez de cette fois où vous avez révisé à la dernière minute et réussi haut la main ? La régression linéaire aurait pu prédire ce résultat. C'est un peu comme une boule de cristal pour les chiffres : elle analyse les données passées pour prévoir les tendances futures. Les courtiers en bourse l'utilisent pour anticiper les fluctuations du marché, et les entreprises s'en servent pour prévoir leurs ventes. Imaginez une courbe de tendance ultra-performante, qui établit des liens entre les éléments pour vous donner un aperçu de ce qui est susceptible de se produire.
2. Arbres de décision
Avez-vous déjà résolu un problème technique en répondant à une série de questions par « oui » ou « non » ? C’est le principe même des arbres de décision. Tels des détectives, ils décomposent les problèmes complexes en une série de questions qui se ramifient comme un arbre. Cette approche les rend parfaits pour des tâches comme le filtrage des spams ou même pour aider les médecins à diagnostiquer des maladies à partir des symptômes. Ils ne portent peut-être pas d’imperméable, mais ils savent assurément comment résoudre une énigme (ou analyser un ensemble de données).
3. Forêts aléatoires
Vous vous souvenez de cette discussion de groupe sur un film ? Chacun apportait un point de vue unique, n'est-ce pas ? Les forêts aléatoires fonctionnent de la même manière. Ce modèle combine plusieurs arbres de décision, chacun avec un « style d'interrogation » légèrement différent. En mettant en commun leurs observations, il vise une prédiction plus précise que n'importe quel arbre pris individuellement. Imaginez un travail d'équipe, tirant parti des atouts de différents modèles pour obtenir un résultat fiable.
4. Réseaux neuronaux
Notre cerveau excelle dans la reconnaissance de formes, comme celle d'un visage familier parmi les nuages. Les réseaux neuronaux s'inspirent de cette capacité. Ces modèles imitent la structure du cerveau humain, avec des couches interconnectées qui traitent l'information. Entraînés sur d'énormes quantités de données, ils apprennent à identifier des schémas et des relations. Cela les rend idéaux pour des tâches telles que la reconnaissance d'images (par exemple, identifier ses amis sur des photos) ou même la compréhension du langage naturel (comme ces chatbots avec lesquels on discute en ligne).
5. K plus proches voisins
Vous arrive-t-il d'être naturellement attiré par les personnes ayant des intérêts similaires lors d'une soirée ? L'algorithme des k plus proches voisins (KNN) repose sur le même principe. Ce modèle identifie les points de données les plus proches (ou les plus similaires) à une nouvelle donnée inconnue. En analysant les caractéristiques de ses « voisins », il prédit la catégorie ou la valeur à laquelle le nouveau point pourrait appartenir. Cette approche excelle dans des tâches telles que la recommandation de produits en fonction de vos achats précédents ou la classification de chiffres manuscrits.
Ce ne sont là que quelques exemples des incroyables modèles d'apprentissage automatique qui stimulent l'innovation dans divers domaines. Bien qu'ils puissent paraître complexes, la compréhension de leurs principes fondamentaux révèle les incroyables capacités de l'apprentissage automatique. Après tout, ces modèles évoluent constamment et, qui sait, peut-être serez-vous celui ou celle qui créera la prochaine innovation majeure.
