Machine learning et personnalisation: 4 méthodes à savoir

Machine learning

Le machine learning (ML) depuis longtemps cessé d’être une mode futuriste et est devenu de plus en plus courant dans le monde de la technologie. Un ensemble d’entreprises capitalisent actuellement sur le machine learning pour s’adapter rapidement à l’évolution tectonique des attentes des clients et concevoir des offres plus personnalisées.

Cependant, pour être plus malin que vos rivaux et devenir un profil favorisé par les entreprises de haut niveau, vous devriez connaître les techniques de pointe de ML-powered. Dans cet article, nous vous présenterons quatre méthodes dont les connaissances vous aideront à décrocher votre poste.

1- Les algorithmes de clustering

Appartenant à la famille des algorithmes machine learning non supervisés, le clustering est une méthode du machine learning. On l’utilise pour analyser les données non étiquetées, les séparer en groupes avec des traits similaires et les assigner en clusters. C’est une tâche subjective, vous pouvez donc utiliser différents algorithmes pour la résoudre.

Parmi les plus populaires dans la technologie du machine learning, il y a l’algorithme k-means. Il commence par l’estimation des centroïdes pour les clusters, dont vous définissez le nombre (k) à l’avance. La deuxième étape consiste à assigner les ensembles de données au centroïde le plus proche – sur la base de la distance euclidienne. Ensuite, les centroïdes de tous les clusters sont recalculés.

Les applications du clustering sont nombreuses à travers les industries et les domaines d’activité. On utilise donc cette méthode machine learning pour la classification des documents (en fonction des balises, des sujets, etc.), la segmentation des clients (en fonction de leur historique d’achat, du comportement des applications, etc.) et le développement de moteurs de recommandation, l’analyse des médias sociaux, la détection des anomalies, etc.

2- L’analyse de la régression:

Pour simplifier, la régression est une méthode de machine learning supervisée pour définir les relations entre une variable dépendante (cible) et une variable indépendante (prédicteur). En effet, on utilise cette technique de modélisation pour :

  • Déterminer la force des prédicteurs par rapport aux variables dépendantes. En pratique, il peut s’agir de la force de la relation entre les dépenses de vente et de marketing, ou de l’âge et du revenu ;
  • Prévoir les résultats lorsque les variables indépendantes changent. Par exemple, prévoir le revenu supplémentaire que l’on obtiendra en augmentant le budget de marketing ;
  • Obtenir des estimations ponctuelles, c’est-à-dire prédire les tendances futures, comme le prix des actions de Facebook ou la valeur du bitcoin dans une année.

3- Les règles de l’association:

Les règles d’association constituent une autre méthode de machine learning. Tout spécialiste de data devrait apprendre à l’utiliser afin d’être toujours sollicité. C’est une technique populaire pour découvrir des relations intéressantes entre différentes variables dans d’énormes bases de données. Les règles d’association sont activement exploitées pour construire des moteurs de recommandation, comme ceux d’Amazon ou de Netflix. En termes simples, cette méthode vous permet d’analyser en profondeur les articles achetés par différents utilisateurs (transactions). L’objectif est de définir comment ils sont liés les uns aux autres.

4- Les chaînes de Markov:

Les chaînes de Markov sont un moyen courant de modéliser statistiquement les processus aléatoires. On utilise cette méthode pour décrire une séquence possible d’événements (transitions). Et cela, en se basant uniquement sur l’état actuel du processus.

Cependant, les chaînes de Markov n’utilisent que des données en temps réel sans tenir compte des informations historiques. Cette méthode n’est donc pas universelle. Un exemple de bon cas d’utilisation est le PageRank, l’algorithme de Google qui détermine l’ordre des résultats de recherche.

Cependant, lors de la construction, par exemple, d’un moteur de recommandation piloté par l’IA, vous devrez combiner les chaînes de Markov avec d’autres méthodes de machine learning, y compris celles mentionnées ci-dessus. Netflix utilise une multitude d’approches machine learning pour fournir aux utilisateurs des offres hyper-personnalisées.