Le conte du machine learning

Une introduction au machine learning

 

“Machine learning” est une expression que nous avons tous entendu dans les médias. Que nous soyons des économistes , des médecins, des développeurs … Ou bien des personnes paresseuses qui aiment passer leur temps sur leur canapé à regarder Netflix et qui se demandent comment peut-on leur suggérer les films et les séries qu’ils aimeront regarder ! Ce n’est pas sorcier, Netflix à un système basé sur des algorithmes du machine learning.

 

Qu’est-ce-que c’est que le machine learning?

“Le machine learning est le champ d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés à apprendre”. Arthur Samuel

 

L’heure du conte

 

Nous expliquerons le machine learning par le biais d’une histoire afin de bien comprendre son fonctionnement.

 

machine learning

 

Lors d’un séjour chez les parents, on vous a demandé d’acheter des mangues. La règle est de choisir des mangues à couleur jaune vif car elles sont les plus sucrées et les plus mûres. Vous avez respecté les consignes et la mission d’achat est bien accomplie.

 

Mais, ce n’est pas fini !

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Vous avez dégusté les mangues achetées et certaines d’entre elles n’étaient pas douces comme souhaitable, vous avez conclu que les grosses mangues jaune vif sont certainement sucrées, alors que les plus petites ne le sont que dans la moitié des cas.

 

Equation : p(Avoir petite mangue sucrée) = ½ p(Avoir grande mangue sucrée)

 

Ainsi le critère de qualité est de choisir les grandes mangues jaune vif .

Et si le vendeur a changé de fournisseur et vous êtes dans l’obligation de ré-explorer un nouveau type de mangue car les critères d’avant ne sont plus applicables. Vous avez trouvé que les petites mangues à couleur jaune pâle sont les plus sucrées.

Ensuite un ami d’une autre ville vous rend visite. Quant à lui, il ne se souci pas de la douceur d’une mangue et il ne désire que celles les plus juteuses. Une fois de plus, vous menez vos expériences, goûtant toutes sortes de mangues et réalisant que les plus douces sont les plus juteuses.

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Maintenant, vous déménagez vers un autre pays. Les mangues ont un goût étonnamment différent et vous réalisez que les mangues vertes sont plus savoureuses que les jaunes.

Enfin vous épousez une personne qui déteste les mangues et qui aime les pommes à la place. Pour faire plaisir à votre épouse vous avez décidé d’acheter des pommes et vous vous rendez compte que les connaissances accumulées sur les mangues sont sans valeur. Vous êtes dans l’obligation d’apprendre, à nouveau, la corrélation entre les caractéristiques physiques et le goût des pommes par l’expérimentation. (Un exercice accepté au nom de l’amour!)

 

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Où est le rapport avec le machine learning?

Vous êtes un programmeur et vous avez écrit un algorithme pour aider au choix des mangues en fonction des conditions, des critères pour chaque type comme la couleur et la taille. Le programme est efficace mais ne peut répondre à tous les goûts vu la diversité du fruit. Vous êtes obligé de faire beaucoup d’explorations, d’introduire d’autres facteurs et de traduire le tout en lignes de codes.

 

Machine learning: le salvateur des complexités de la vie.

Les algorithmes du machine learning sont une évolution par rapport aux algorithmes standards. Ils rendent vos programmes plus intelligents en leur permettant d’apprendre automatiquement à partir des données que vous fournissez.

 

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Un algorithme du machine learning est un programme intelligent qui apprend par le biais d’un data-set d’entraînement pour ensuite créer un modèle que nous testons par un second data-set (test set). Ainsi le modèle adopté sera apte à bien prédire notre variable.

En analogie avec notre exemple de mangue; notre data-set d’entraînement est un échantillon de mangues présentant ses caractéristiques telles que : la taille et la couleur en liaison avec la jutosité et la douceur. L’algorithme du machine learning réalisera un modèle qui fera la liaison entre les caractéristiques physiques et la qualité de la mangue et par conséquent il sera en capacité de décider la nature du fruit lors de nos prochaines courses de mangue !

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Toucher au machine learning sans coder

 

Teachable Machine est une application construite à la base d’une librairie nommée deeplearn.js que vous pouvez entraîner pour reconnaître les objets et les expressions par les images captées de votre caméra.

Le code de Teachable machine learning est open source pour permettre au gens de s’inspirer et de créer de nouvelles expérimentations afin d’étendre cette technologie et permettre au grand public de la manipuler sans avoir besoin de coder.

Si vous souhaitez implémenter des solutions de machines learning dans votre business, ou avez des questions sur le sujet, contactez nous .

 

Webographie

 

  • 2012.Pararth Shah.”Mango Shopping”. <https://www.quora.com/How-do-you-explain-Machine-Learning-and-Data-Mining-to-non-Computer-Science-people> (Consulté le 22 novembre 2017)
  • 2014.Adam Geitgey.”Machine learning is Fun!”.<https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-80ea3ec3c471>(Consulté le 22 novembre 2017)
  • “Now anyone can explore machine learning, no coding required”.<https://www.blog.google/topics/machine-learning/now-anyone-can-explore-machine-learning-no-coding-required/?source=techstories.org>(Consulté le 22 novembre 2017)