Introduction au Machine Learning
2025-05-29
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Exemples Concrets
- Prédire les futurs achats d’un client basé sur son historique.
- Nécessite d’apprendre des patterns à partir des données d’achats de nombreux clients.
- Santé :
- Détecter des anomalies dans des images médicales (ex: radiographies, scanners) pour aider au diagnostic de maladies comme le cancer.
- Prédire les risques d’épidémies en analysant des données de santé publique et des facteurs environnementaux.
- Finance :
- Évaluer la solvabilité d’un demandeur de prêt (scoring de crédit).
- Détecter les transactions frauduleuses par carte de crédit en temps réel.
- Industrie :
- Anticiper les pannes de machines industrielles (maintenance prédictive) en analysant les données des capteurs.
- Optimiser la consommation d’énergie dans les usines.
- Environnement :
- Prévoir la qualité de l’air en ville.
- Identifier des zones de déforestation à partir d’images satellite.
- Quotidien & Technologie :
- Les assistants vocaux (Siri, Alexa) qui comprennent et répondent à vos commandes.
- Les systèmes de navigation (GPS) qui optimisent votre itinéraire en fonction du trafic en temps réel.
- La génération automatique de sous-titres pour les vidéos.
Applications Courantes
- Moteurs de recherche
- Filtres anti-spam
- Recommandation de produits/films
- Diagnostic médical assisté par ordinateur
- Voitures autonomes
- Traduction automatique
Les Ingrédients Clés
- Le carburant du Machine Learning.
- Plus il y a de données pertinentes et de bonne qualité, mieux le modèle apprendra.
- Principe : “Garbage In, Garbage Out” (Si les données sont mauvaises, le modèle sera mauvais).
- Le moteur qui traite les données.
- Ensemble d’instructions mathématiques et statistiques.
- Permettent à la machine “d’apprendre” les patterns à partir des données.
- Le résultat du processus d’apprentissage.
- Une représentation mathématique de ce que l’algorithme a appris.
- Peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
- Distinction importante : l’algorithme apprend le modèle.
- Le processus d’application de l’algorithme aux données pour générer le modèle estimé.
- C’est la phase “d’apprentissage” à proprement parler.
Types d’Apprentissage Machine
Le Processus Typique d’un Projet ML
