En formant, supervisé ici, sur un grand nombre de mesures, il devient facile pour un programme d’apprentissage automatique de reconnaître des formes, même complexes, puis de classer de nouveaux points (exemple d’utilisation du programme). mldemos).
leapprentissage automatique (en anglais apprentissage automatique, littéralement "leapprentissage automatique ") ou apprentissage statistique est un domaine d'étude de l'intelligence artificielle qui repose sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la possibilité "d'apprendre" à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances en matière de résolution de tâches sans être explicitement programmé pour chacune d'elles. Plus généralement, il s'agit de la conception, de l'analyse, du développement et de la mise en œuvre de telles méthodes.
L'apprentissage automatique a généralement deux phases. La première consiste à estimer un modèle à partir de données, appelées observations, disponibles et en nombres finis, au cours de la phase de conception du système. L'estimation de modèle implique la résolution d'une tâche pratique, telle que la traduction d'un discours, l'estimation d'une densité de probabilité, la reconnaissance de la présence d'un chat sur une photo ou la participation à la conduite d'un véhicule autonome. Cette phase dite "d'apprentissage" ou "d'apprentissage" est généralement réalisée avant l'utilisation pratique du modèle. La deuxième phase correspond à la mise en production: le modèle étant déterminé, de nouvelles données peuvent ensuite être soumises afin d'obtenir le résultat correspondant à la tâche souhaitée. Dans la pratique, certains systèmes peuvent poursuivre leur apprentissage une fois en production, à condition de disposer d'un moyen de rentabiliser la qualité des résultats obtenus.
Selon les informations disponibles pendant la phase d'apprentissage, l'apprentissage est qualifié de différentes manières. Si les données sont étiquetées (c'est-à-dire que la réponse à la tâche est connue pour ces données), il s'agit d'un apprentissage supervisé. On parle de classification ou de classification[[[[1] si les étiquettes sont discrètes ou régression si elles sont continues. Si le modèle est appris progressivement, en fonction d'une récompense reçue par le programme pour chacune des actions entreprises, il est appelé apprentissage par renforcement. Dans le cas le plus général, non étiqueté, nous essayons de déterminer la structure sous-jacente des données (qui peut être une densité de probabilité) et il s’agit d’un apprentissage non supervisé. L'apprentissage automatique peut être appliqué à différents types de données, tels que des graphiques, des arbres, des courbes ou simplement des vecteurs de caractéristiques, qui peuvent être continus ou discrets.
Depuis l’antiquité, le sujet des machines à penser préoccupe les esprits. Ce concept est la base des pensées pour ce qui deviendra alors l'intelligence artificielle, ainsi que l'une de ses sous-branches: l'apprentissage automatique.
La réalisation de cette idée est principalement due à Alan Turing et à son concept de "machine universelle" en 1936[[[[2], qui constitue la base des ordinateurs d’aujourd’hui. Il continuera à jeter les bases de l'apprentissage automatique avec son article sur "L'informatique et l'intelligence" en 1950[[[[3], dans lequel il développe, entre autres, le test de Turing.
En 1943, le neurophysiologiste Warren McCulloch et le mathématicien Walter Pitts ont publié un article décrivant le fonctionnement des neurones en les représentant à l'aide de circuits électriques. Cette représentation sera la base théorique des réseaux de neurones[[[[4].
Arthur Samuel, informaticien américain pionnier dans le domaine de l'intelligence artificielle, est le premier à utiliser cette expression. apprentissage automatique (machine learning) en 1959, à la suite de la création de son programme pour IBM en 1952. Le programme est joué au Game of Dames et s’améliore. Finalement, il a réussi à battre le 4e meilleur joueur des États-Unis[[[[5],[[[[6].
Une avancée majeure dans le secteur de l'intelligence artificielle est le succès de l'ordinateur Deep Blue d'IBM, qui est le premier à vaincre le champion du monde d'échecs Garry Kasparov en 1997. Le projet Deep Blue inspirera nombre d'autres dans le le contexte de l'intelligence artificielle, en particulier un autre grand défi: IBM Watson, l'ordinateur dont le but est de gagner le jeu Jeopardy![[[[7]. Cet objectif est atteint en 2011, lorsque Watson gagne à Jeopardy! répondre aux questions par traitement du langage naturel[[[[8].
Dans les années à venir, les applications d'apprentissage assisté par ordinateur reposant sur les médias se sont suivies beaucoup plus rapidement qu'auparavant.
En 2012, un réseau de neurones développé par Google parvient à reconnaître les visages humains ainsi que les chats dans les vidéos YouTube.[[[[9],[[[[dix].
En 2014, 64 ans après la prédiction d'Alan Turing, le dialogueur Eugene Goostman est le premier à réussir le test de Turing en convainquant 33% des juges humains, après cinq minutes de conversation, qu'il n'est pas un ordinateur, mais 13 Ukrainien âgé[[[[11].
En 2015, une nouvelle étape est franchie lorsque l'ordinateur "AlphaGo" de Google s'impose face à l'un des meilleurs joueurs de Go, le jeu de société le plus difficile au monde.[[[[12].
En 2016, un système d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage automatique nommé LipNet parvient à lire sur les lèvres avec un taux de réussite élevé.[[[[13],[[[[14].
Les algorithmes utilisés permettent, dans une certaine mesure, à un système contrôlé par ordinateur (éventuellement un robot), ou assisté par ordinateur, d’adapter ses analyses et son comportement en réponse, sur la base de l’analyse de données empiriques provenant d’une base de données ou capteurs.
La difficulté réside dans le fait que l'ensemble de tous les comportements possibles prenant en compte toutes les entrées possibles devient rapidement trop complexe pour être décrit (on parle d'explosion combinatoire). Les programmes ont donc la tâche d’ajuster un modèle afin de simplifier cette complexité et de l’utiliser de manière opérationnelle. Idéalement, l’apprentissage visera à ne pas être supervisé, c’est-à-dire que la nature des données de formation n’est pas connue.[[[[15].
Ces programmes, selon leur degré de sophistication, peuvent inclure le traitement de données probabiliste, l'analyse de données de capteurs, la reconnaissance (reconnaissance vocale, forme, écriture, etc.), l'exploration de données, l'informatique théorique …
L'apprentissage automatique est utilisé pour équiper des ordinateurs ou des machines avec: la perception de leur environnement: vision, reconnaissance d'objet (visages, diagrammes, langages naturels, écriture, formes syntaxiques …); moteur de recherche ; aide au diagnostic, notamment médical, bioinformatique, chimioinformatique; interfaces cerveau-machine; détection de fraude par carte de crédit, analyse financière, y compris analyse du marché boursier; classification des séquences d'ADN; Jeu ; génie logiciel ; adaptation de sites Web; locomotion de robots; analyse prédictive en matière juridique et judiciaire …
Exemples:
Un système d'apprentissage automatique peut permettre à un robot ayant la capacité de bouger ses membres mais ne sachant initialement rien sur la coordination des mouvements de marche et l'apprentissage de la marche. Le robot commencera par faire des mouvements aléatoires, puis, en sélectionnant et en privilégiant les mouvements lui permettant d'avancer, mettra progressivement en place une marche de plus en plus efficace;
La reconnaissance de l'écriture manuscrite est une tâche complexe car deux caractères similaires ne sont jamais exactement égaux. Un système d'apprentissage automatique peut être conçu pour apprendre à reconnaître des caractères en observant des "exemples", c'est-à-dire des caractères connus.
Les algorithmes d'apprentissage peuvent être classés en fonction du mode d'apprentissage utilisé:
Lorsque le système ou l'opérateur n'a que des exemples, mais pas d'étiquette, et que le nombre de classes et leur nature n'ont pas été prédéterminés, on parle d'apprentissage non supervisé ou regroupement en anglais. Aucun expert n'est requis. L'algorithme doit découvrir par lui-même la structure plus ou moins caché Des données. Partitionnement des données, clustering de données en anglais, est un algorithme d'apprentissage non supervisé. Le système doit ici – dans l'espace de description (la somme des données) – cibler les données en fonction de leurs attributs disponibles, pour les classer en tant que groupe homogène exemples. La similarité est généralement calculée en fonction d'une fonction de distance entre des paires d'exemples. Il appartient ensuite à l’opérateur d’associer ou de déduire le sens de chaque groupe et pour les raisons (les patrons en anglais)apparence groupes, ou groupes de groupes, dans leur "espace". Divers outils mathématiques et logiciels peuvent aider. Aussi appelée analyse de données de régression (ajustement d’un modèle par une procédure des moindres carrés ou autre optimisation d’une fonction de Coût). Si l’approche est probabiliste (c’est-à-dire que chaque exemple, au lieu d’être classé dans une seule classe, est caractérisé par un ensemble de probabilités d’appartenance à chaque classe), on parle alors de " clustering doux "(Par opposition à" clustering dur "). Cette méthode est souvent une source de hasard. ex. : Pour un épidémiologiste souhaitant dégager des hypothèses explicatives parmi un grand nombre de victimes du cancer du foie, l'ordinateur pourrait différencier différents groupes, que l'épidémiologiste chercherait ensuite à associer à divers facteurs explicatifs, origines géographiques, génétique, habitudes ou consommation pratiques, expositions à divers agents potentiellement ou effectivement toxiques (métaux lourds, toxines telles que l'aflatoxine, etc.).
Apprentissage semi-supervisé
Réalisée de manière probabiliste ou non, elle vise à révéler la distribution sous-jacente des exemples dans leur espace de description. Il est implémenté lorsque des données (ou "tags") sont manquants … Le modèle doit utiliser des exemples. non étiqueté néanmoins capable d'informer. ex. : En médecine, cela peut être une aide au diagnostic ou le choix du moyen le moins coûteux de tests de diagnostic.
Apprentissage partiellement supervisé
Probabiliste ou non, lorsque l'étiquetage des données est partiel[[[[16]. C'est le cas lorsqu'un modèle indique qu'une donnée n'appartient pas à une classe Àmais peut-être à une classe B ou C (UN B et C soit 3 maladies par exemple évoquées dans le cadre d’un diagnostic différentiel):
Apprentissage par renforcement[[[[17]
l'algorithme apprend le comportement à partir d'une observation. L'action de l'algorithme sur l'environnement produit une valeur de retour qui guide l'algorithme d'apprentissage. ex. : L'algorithme de Q-learning[[[[18] est un exemple classique.
Apprentissage par transfert[[[[19]
L’apprentissage par transfert peut être perçu comme la capacité d’un système de reconnaître et d’appliquer les connaissances et les compétences acquises lors de tâches antérieures, à de nouvelles tâches ou à des domaines partageant des similitudes. La question qui se pose est la suivante: comment identifier les similitudes entre la ou les tâches cibles et la ou les tâches sources, puis comment transférer la connaissance de la ou des tâches sources vers la ou les tâches cibles?
Ce sont, dans ce domaine:
Ces méthodes sont souvent combinées pour obtenir différentes variantes d'apprentissage. L'utilisation de tel ou tel algorithme dépend fortement de la tâche à résoudre (classification, estimation des valeurs, etc.).
L'apprentissage automatique est utilisé pour une large gamme d'applications, par exemple:
moteur de recherche,
aide au diagnostic,
détection de données aberrantes,
détection des données manquantes,
détection de fraude,
analyse du marché financier,
reconnaissance de la parole,
reconnaissance de l'écriture manuscrite,
analyse et indexation d'images et de vidéos, notamment pour la recherche d'images par le contenu,
robotique,
La qualité de l’apprentissage et de l’analyse dépend du besoin en amont et en aval a priori l'habileté de l'opérateur à préparer l'analyse. Cela dépend également de la complexité du modèle (spécifique ou général), de son adéquation et de son adaptation au sujet à traiter. Bon, la qualité du travail dépendra également du mode (mise en évidence visuelle) des résultats pour l'utilisateur final (un résultat pertinent pourrait être masqué dans un diagramme trop complexe ou mal mis en évidence par une représentation graphique inappropriée).
Avant cela, la qualité du travail dépendra des facteurs de liaison initiaux liés à la base de données:
Nombre & # 39;exemples (Moins il y en a, plus l'analyse est difficile, mais plus il y en a, plus le besoin de mémoire informatique est élevé et plus l'analyse est longue);
Nombre et qualité des attributs décrivant ces exemples. La distance entre deux "exemples" numériques (prix, taille, poids, intensité lumineuse, intensité sonore, etc.) est facile à établir, celle entre deux attributs catégoriques (couleur, beauté, utilité …) est plus délicate;
Pourcentage de données entrées et manquant;
& # 39; Bruit & # 39; : le nombre et la "localisation" de valeurs douteuses (erreurs potentielles, valeurs aberrantes …) ou naturellement non conformes à modèle la distribution générale des "exemples" sur leur espace de distribution aura un impact sur la qualité de l'analyse.
Étapes d'un projet d'apprentissage automatique[[[[modifier | changer le code]
L'apprentissage automatique n'est pas simplement un ensemble d'algorithmes mais une liste d'étapes à prendre en compte et à exécuter afin d'obtenir un résultat optimal[[[[23]:
L'acquisition des données : L'algorithme qui alimente les données d'entrée est une étape importante. Il s’agit de la réussite du projet, de collecter des données pertinentes et en quantité suffisante.
Préparation et nettoyage des données : Il se peut que les données collectées à l'étape précédente ne soient pas totalement pertinentes, contiennent du bruit ou ne soient pas suffisamment structurées. Un opérateur humain optimisera les données afin que l'algorithme puisse mieux les gérer ou parvienne plus rapidement à son objectif.
La création du modèle
évaluation Une fois que l'algorithme d'apprentissage automatique est formé sur un premier ensemble de données, il sera évalué sur un deuxième ensemble de données afin de vérifier que le modèle ne sur-apprend pas.
Le déploiement : Le modèle sera déployé en production pour établir des prévisions et utiliser éventuellement de nouvelles données d'entrée pour reformer et améliorer son modèle.
L'apprentissage automatique nécessite de grandes quantités de données pour fonctionner correctement. Il peut être difficile de contrôler l’intégrité des jeux de données, en particulier dans le cas de données générées par les réseaux sociaux.[[[[24].
La qualité des "décisions" prises par un algorithme de AA dépend non seulement de la qualité (donc de leur homogénéité, de leur fiabilité, etc.) des données utilisées pour la formation, mais surtout de leur quantité. Ainsi, pour un ensemble de données sociales collectées sans tenir compte de la représentation des minorités, l'AA est statistiquement injuste envers elles. En effet, la capacité de prendre de "bonnes" décisions dépend de la taille des données, qui seront proportionnellement plus faibles pour les minorités.
L’AC ne distingue pas actuellement la cause et la corrélation de par sa construction mathématique et ne peut pas aller au-delà du cadre imposé par ses données; il n’a donc aucune capacité d’extrapolation. Un exemple: si on apprend à un algorithme à renvoyer le numéro qui lui est attribué (identité de l'application) en s'entraînant uniquement avec les nombres 1 à 5, il sera impossible de répondre correctement à 6. Il ne peut donc pas extrapoler.
L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique nécessite donc de connaître le cadre de données utilisé pour l'apprentissage au cours de leur utilisation. Il est donc prétentieux d’attribuer des vertus excessives à des algorithmes d’apprentissage automatique[[[[25].
La voiture autonome semble réalisable grâce à l'apprentissage automatique et aux énormes quantités de données générées par le parc de voitures de plus en plus connecté. Contrairement aux algorithmes classiques (qui suivent un ensemble de règles prédéterminées), le machine learning apprend ses propres règles[[[[26].
Les grands innovateurs du secteur insistent sur le fait que les progrès viennent de l’automatisation des processus. Cela a le défaut de rendre le processus d’apprentissage automatique privatisé et obscurcissant. Privatisés parce que les algorithmes AA offrent d’énormes opportunités économiques et obscurs parce que leur compréhension sous-tend leur optimisation. Cette évolution peut potentiellement miner la confiance du public dans l’apprentissage automatique, mais surtout le potentiel à long terme de technologies très prometteuses.[[[[27].
La voiture autonome présente un cadre de test permettant de confronter l'apprentissage machine à la société. En effet, ce n'est pas seulement l'algorithme qui est formé pour le trafic et ses règles, mais aussi l'inverse. Le principe de responsabilité est remis en cause par l'apprentissage automatique, car l'algorithme n'est plus écrit, mais apprend et développe une sorte d'intuition numérique. Les créateurs d'algorithmes ne sont plus en mesure de comprendre les "décisions" prises par leurs algorithmes, ceci par construction mathématique même de l'algorithme d'apprentissage automatique[[[[28].
Dans le cas des AA et des voitures autonomes, la question de la responsabilité en cas d'accident se pose. La société doit apporter une réponse à cette question, avec des approches différentes. Aux États-Unis, on a tendance à juger une technologie en fonction de la qualité du résultat obtenu, alors qu'en Europe, le principe de précaution est appliqué et qu'il y a une tendance à juger une nouvelle technologie par rapport aux précédentes. , en évaluant les différences avec ce que l'on sait déjà. Des processus d'évaluation des risques sont en cours en Europe et aux États-Unis.[[[[27].
La question de la responsabilité est d’autant plus complexe que la priorité des concepteurs est de concevoir un algorithme optimal et non de le comprendre. L'interprétabilité des algorithmes est nécessaire pour comprendre les décisions, en particulier lorsque celles-ci ont un impact profond sur la vie des individus. Cette notion d'interprétabilité, c'est-à-dire la capacité de comprendre pourquoi et comment fonctionne un algorithme, est également sujette à interprétation.
La question de l'accessibilité des données est controversée: dans le cas des voitures autonomes, certains défendent l'accès public aux données, ce qui permettrait un meilleur apprentissage des algorithmes et ne focalisait pas cet "or numérique" entre les mains d'une poignée d'individus, plus que d’autres plaident en faveur de la privatisation des données au nom du marché libre, sans pour autant négliger le fait que de bonnes données constituent un avantage concurrentiel et, partant, économiques.[[[[27],[[[[29].
Dans les années 2000-2010, l'apprentissage automatique est une technologie émergente mais polyvalente, théoriquement capable d'accélérer le rythme de l'automatisation et de l'auto-apprentissage. Combiné à l’émergence de nouvelles méthodes de production, de stockage et de circulation de l’énergie, ainsi qu’à l’informatique omniprésente, il pourrait bouleverser les technologies et la société (tout comme la machine à vapeur et l’électricité, puis le pétrole et les ordinateurs dans les révolutions industrielles précédentes.
L'apprentissage automatique pourrait conduire à des innovations et à des capacités inattendues, mais avec le risque que certains observateurs pensent que les utilisateurs perdront le contrôle de nombreuses tâches qu'ils ne pourront pas comprendre et qui seront effectuées systématiquement par les entités informatiques. et robotique. Ceci suggère des impacts spécifiques complexes et inimaginables sur l'emploi, le travail et plus généralement l'économie et les inégalités.
Selon le journal Science fin 2017: "Les effets sur l'emploi sont plus complexes que la simple question de la substitution et des substitutions soulignées par certains. Bien que les effets économiques de l'AB soient relativement limités aujourd'hui et que nous ne soyons pas confrontés à une" fin du travail "imminente, parfois proclamée, les implications pour l'économie et la main-d'œuvre sont profondes.[[[[30].
Il est tentant de s’inspirer des êtres vivants sans les copier naïvement[[[[31] concevoir des machines capables d'apprendre. Les notions de percept et de concept en tant que phénomènes neuronaux physique ont été popularisés dans le monde francophone par Jean-Pierre Changeux. L’apprentissage automatique reste avant tout un sous-domaine de l’informatique, mais il est étroitement lié aux sciences cognitives, aux neurosciences, à la biologie et à la psychologie et pourrait conduire à la croisée des systèmes, les nanotechnologies, les biotechnologies, l’informatique et les sciences cognitives. de l'intelligence artificielle avec une base plus large. Des conférences publiques ont été données au Collège de France, l'une par Stanislas Dehaene[[[[32] centré sur l'aspect bayésien des neurosciences, et l'autre de Yann LeCun[[[[33] sur les aspects théoriques et pratiques de l'apprentissage en profondeur.
↑ "Ranking" est la traduction correcte du terme anglais classification ; la "classification" française correspond plutôt à regroupement en anglais. Voir, par exemple, la BDL québécoise
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