Machine learning

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Le machine learning (ou apprentissage automatique) est un domaine de l’informatique qui consiste à permettre à une machine (comme un ordinateur) d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmée pour réaliser une tâche spécifique. En d’autres termes, au lieu de donner des instructions précises à l’ordinateur, on lui fournit des données et des algorithmes qui lui permettent de découvrir des modèles et de faire des prédictions ou des décisions basées sur ces modèles.

Exemple concret : La classification d’e-mails

Prenons un exemple simple : la classification d’e-mails en « spam » ou « non-spam » (courrier indésirable ou non).

Étapes de base du processus de machine learning :
  1. Collecte des données :
    • On recueille un grand nombre d’e-mails, dont certains sont déjà marqués comme spam et d’autres comme non-spam. Cela constitue notre ensemble de données.
  2. Préparation des données :
    • On prépare les données pour l’algorithme. Cela peut inclure des étapes comme le nettoyage des données (par exemple, supprimer les e-mails en double), la transformation des e-mails en un format utilisable par un ordinateur (par exemple, convertir le texte en une série de nombres ou de caractéristiques).
  3. Choix d’un modèle :
    • On choisit un algorithme de machine learning pour entraîner notre modèle. Un modèle couramment utilisé pour la classification des e-mails est le Naive Bayes.
  4. Entraînement du modèle :
    • On utilise l’ensemble de données pour entraîner le modèle. Cela signifie que l’algorithme analyse les e-mails et apprend à distinguer les caractéristiques des e-mails spam (par exemple, des mots comme « gratuit », « gagner », « offre limitée ») de celles des e-mails non-spam.
  5. Évaluation du modèle :
    • Après l’entraînement, on teste le modèle avec un nouvel ensemble de données (non utilisé pour l’entraînement) pour voir à quel point il est précis dans la classification des e-mails. On mesure des métriques comme la précision, le rappel, etc.
  6. Utilisation du modèle :
    • Une fois que le modèle est entraîné et évalué, on peut l’utiliser pour classifier de nouveaux e-mails. Chaque fois qu’un nouvel e-mail arrive, le modèle prédit s’il s’agit d’un spam ou non.
Résumé simplifié
  • Données : On collecte des e-mails marqués comme spam ou non-spam.
  • Modèle : On utilise un algorithme (par exemple, Naive Bayes) pour entraîner un modèle.
  • Entraînement : Le modèle apprend à partir des e-mails comment distinguer le spam du non-spam.
  • Prédiction : Le modèle peut alors être utilisé pour prédire si un nouvel email est du spam ou non.
En résumé

Le machine learning permet à une machine d’apprendre à partir de données pour faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmée. L’exemple de la classification des e-mails montre comment on peut entraîner un modèle pour distinguer les e-mails spam des e-mails non-spam, en se basant sur des caractéristiques apprises à partir des données.

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