Avez-vous déjà fait défiler votre téléphone et avez-vous eu l'impression qu'il sait étrangement ce que vous voulez voir ensuite ? Ou peut-être avez-vous obtenu une réduction intéressante en ligne parce que le site Web « savait » que vous étiez intéressé. C'est l'œuvre des modèles d'apprentissage automatique (ML), les cerveaux en coulisses. Mais avec tous ces termes techniques qui circulent, il est facile de se sentir perdu.
Ce blog décode ici le jargon et vous présente les 5 meilleurs modèles ML qui façonnent silencieusement notre monde.
1. Régression linéaire
Vous vous souvenez de cette fois où vous vous êtes préparé à un examen et où vous l'avez réussi ? La régression linéaire aurait pu prédire ce résultat. Il s’agit essentiellement d’une boule de cristal pour les chiffres, analysant les données passées pour prévoir les tendances futures. Les courtiers l’utilisent pour deviner les mouvements du marché et les entreprises s’en servent pour prédire les chiffres de vente. Considérez-le comme une ligne de tendance surpuissante, établissant des liens entre les choses pour vous donner une idée de ce qui est susceptible de se produire ensuite.
2. Arbres de décision
Avez-vous déjà résolu un problème technique en répondant à une série de questions « oui » ou « non » ? C'est l'idée centrale des arbres de décision. Ils sont comme des détectives, décomposant des problèmes complexes en une série de questions qui se ramifient comme un arbre. Cette approche les rend parfaits pour des tâches telles que filtrer les courriers indésirables ou même aider les médecins à diagnostiquer des maladies en fonction des symptômes. Ils ne portent peut-être pas de trench-coat, mais ils savent certainement comment résoudre une affaire (ou un ensemble de données).
3. Forêts aléatoires
Vous vous souvenez de cette discussion de groupe sur un film ? Chaque personne apporte une perspective unique, n'est-ce pas ? Les forêts aléatoires fonctionnent de la même manière. Ce modèle combine plusieurs arbres de décision, chacun avec des « styles de questionnement » légèrement différents. En mettant en commun leurs connaissances, il vise une prédiction plus précise que n’importe quel arbre. Considérez-le comme un effort d’équipe, tirant parti des atouts de différents modèles pour obtenir un résultat fiable.
4. Réseaux de neurones
Notre cerveau est incroyable pour reconnaître des schémas, comme voir un visage familier dans les nuages. Les réseaux de neurones s'inspirent de cette capacité. Ces modèles imitent la structure du cerveau humain, avec des couches interconnectées qui traitent les informations. Formés sur d’énormes quantités de données, ils apprennent à identifier des modèles et des relations. Cela les rend idéaux pour des tâches telles que la reconnaissance d’images (pensez à identifier vos amis sur des photos) ou même la compréhension du langage naturel (comme les chatbots avec lesquels vous discutez en ligne).
5. K-Voisins les plus proches
Vous êtes-vous déjà retrouvé attiré par des personnes partageant les mêmes intérêts lors d’une fête ? K-Nearest Neighbours (KNN) utilise la même logique. Ce modèle identifie les points de données les plus proches (ou les plus similaires) d'une nouvelle donnée inconnue. En analysant les caractéristiques de ses « voisins », il prédit à quelle catégorie ou valeur le nouveau point pourrait appartenir. Cette approche brille dans des tâches telles que la recommandation de produits en fonction de vos achats passés ou la classification de chiffres manuscrits.
Ce ne sont là que quelques-uns des étonnants modèles de ML qui stimulent l’innovation dans divers domaines. Même s’ils semblent complexes, la compréhension de leurs principes fondamentaux vous ouvre les yeux sur les incroyables capacités de l’apprentissage automatique. Après tout, ces modèles évoluent constamment, et qui sait, peut-être serez-vous celui qui créera le prochain changement de donne à l'avenir.
