Le machine learning (ML) est au cœur de certaines des technologies les plus importantes que nous utilisons, des applications de traduction aux véhicules autonomes. Ce cours présente les concepts fondamentaux du ML.
Le ML offre une nouvelle façon de résoudre des problèmes, de répondre à des questions complexes et de créer de nouveaux contenus. Le ML permet de prédire la météo, d'estimer les temps de trajet, de recommander des titres, de compléter automatiquement des phrases, de résumer des articles et de générer des images inédites.
En termes simples, le ML est le processus d'entraînement d'un logiciel, appelé model, permettant d'effectuer des prédictions utiles ou de générer du contenu à partir de données.
Par exemple, supposons que nous voulions créer une application pour prédire les précipitations. Nous pourrions utiliser une approche traditionnelle ou une approche de ML. En utilisant une approche traditionnelle, nous créerions une représentation de l'atmosphère et de la surface de la Terre basée sur la physique, en calculant d'énormes quantités d'équations de dynamique des fluides. C'est incroyablement difficile.
En utilisant une approche de ML, on donnerait à un modèle de ML d'énormes quantités de données météorologiques jusqu'à ce qu'il finisse par apprendre la relation mathématique entre les modèles météorologiques qui produisent différentes quantités de précipitations. Nous lui fournissons ensuite les données météorologiques actuelles et prédit la quantité de précipitations.
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Types de systèmes de ML
Les systèmes de ML appartiennent à une ou plusieurs des catégories suivantes, en fonction de la manière dont ils apprennent à effectuer des prédictions ou à générer du contenu:
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
- IA générative
Apprentissage supervisé
Les modèles d'apprentissage supervisé peuvent effectuer des prédictions après avoir vu un grand nombre de données contenant les bonnes réponses, puis découvert les liens entre les éléments des données qui produisent les bonnes réponses. C'est un peu comme un élève qui apprend de nouveaux contenus en révisant d'anciens examens qui contiennent à la fois des questions et des réponses. Une fois que l'élève a suivi un nombre suffisant d'anciens examens, il est prêt à passer le nouvel examen. Ces systèmes de ML sont "supervisés" dans le sens où un humain fournit au système de ML des données dont les résultats sont corrects.
La régression et la classification sont deux des cas d'utilisation les plus courants de l'apprentissage supervisé.
Régression
Un modèle de régression prédit une valeur numérique. Par exemple, un modèle météorologique qui prédit la quantité de précipitations, en pouces ou en millimètres, est un modèle de régression.
Consultez le tableau ci-dessous pour obtenir d'autres exemples de modèles de régression:
| Scénario | Données d'entrée possibles | Prédiction numérique |
|---|---|---|
| Prix futur de l'immobilier | Superficie, code postal, nombre de chambres et de salles de bain, taille du terrain, taux d'intérêt hypothécaire, taux d'imposition foncière, coûts de construction et nombre de maisons à vendre dans la région. | Prix du logement. |
| Durée du trajet à venir | l'historique des conditions de circulation (recueilli à partir de smartphones, de capteurs de trafic, de VTC, d'autres applications de navigation), la distance par rapport à la destination et les conditions météorologiques. | Temps d'arrivée à destination, en minutes et en secondes. |
Classification
Les modèles de classification prédisent la probabilité qu'un élément appartienne à une catégorie. Contrairement aux modèles de régression, dont la sortie est un nombre, les modèles de classification affichent une valeur indiquant si un élément appartient ou non à une catégorie donnée. Par exemple, les modèles de classification permettent de prédire si un e-mail est un spam ou si une photo contient un chat.
Les modèles de classification sont divisés en deux groupes: la classification binaire et la classification multiclasse. Les modèles de classification binaires génèrent une valeur à partir d'une classe qui ne contient que deux valeurs. Par exemple, un modèle qui génère soit rain, soit no rain. Les modèles de classification à classes multiples génèrent une valeur à partir d'une classe qui contient plus de deux valeurs. Par exemple, un modèle pouvant générer rain, hail, snow ou sleet.
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Apprentissage non supervisé
Les modèles d'apprentissage non supervisé effectuent des prédictions en recevant des données qui ne contiennent aucune réponse correcte. L'objectif d'un modèle d'apprentissage non supervisé est d'identifier des tendances significatives parmi les données. En d'autres termes, le modèle ne dispose d'aucune indication sur la manière de catégoriser chaque élément de données, mais doit déduire ses propres règles.
Un modèle d'apprentissage non supervisé couramment utilisé repose sur une technique appelée clustering. Le modèle trouve des points de données qui délimitent les regroupements naturels.
Figure 1 : Modèle de ML regroupant des points de données similaires.
Figure 2 : Groupes de clusters avec démarcations naturelles.
Le clustering diffère de la classification, car vous ne définissez pas les catégories. Par exemple, un modèle non supervisé peut regrouper un ensemble de données météorologiques en fonction de la température, révélant ainsi des segmentations qui définissent les saisons. Vous pouvez ensuite tenter de nommer ces clusters en fonction de votre compréhension de l'ensemble de données.
Image 3. Modèle de ML regroupant des modèles météorologiques similaires.
Figure 4. Regroupements de modèles météorologiques marqués comme neige, grésil, pluie et pas de pluie.
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Apprentissage par renforcement
Les modèles d'apprentissage par renforcement effectuent des prédictions en obtenant des récompenses ou des pénalités en fonction des actions effectuées dans un environnement. Un système d'apprentissage par renforcement génère une règle qui définit la meilleure stratégie pour obtenir un maximum de récompenses.
L'apprentissage par renforcement est utilisé pour entraîner les robots à effectuer des tâches, comme se déplacer dans une salle, et pour entraîner des logiciels comme AlphaGo à jouer au jeu de Go.
IA générative
L'IA générative est une classe de modèles qui crée du contenu à partir d'une entrée utilisateur. Par exemple, l'IA générative peut créer des images, des compositions musicales et des blagues innovantes, et résumer des articles, expliquer comment effectuer une tâche ou retoucher une photo.
L'IA générative prend différentes entrées et génère diverses sorties, comme du texte, des images, de l'audio et de la vidéo. Il peut également prendre et créer des combinaisons de ces éléments. Par exemple, un modèle peut utiliser une image en entrée et créer une image et du texte en sortie, ou utiliser une image et du texte en entrée et créer une vidéo en sortie.
Nous pouvons discuter des modèles génératifs par leurs entrées et sorties, généralement écrites en "type d'entrée" à "type de sortie". Par exemple, voici une liste partielle d'entrées et de sorties pour des modèles génératifs:
- Texte-vers-texte
- Texte-vers-image
- Texte-vers-vidéo
- Texte-vers-code
- Synthèse vocale
- Image et texte-vers-image
Le tableau suivant répertorie des exemples de modèles génératifs, leur entrée et un exemple de sortie possible:
| Modèle | Entrée | Exemple de résultat : |
|---|---|---|
| Texte-vers-texte | Qui a inventé la course du Mans ? |
Les 24 Heures du Mans ont été fondées par l'Automobile Club de l'Ouest (ACO), un organisme automobile fondé en 1906. La première course a eu lieu les 26 et 27 mai 1923 sur le circuit de Sarthe, un circuit routier de 13,426 kilomètres situé près de la ville du Mans, en France.
À l'origine, l'organisation avait été conçue comme un moyen de promouvoir l'ACO et la région de la Sarthe. Source: Bard |
| Texte-vers-image | Pieuvre extraterrestre flotte à travers un portail et lisant un journal. |
 Source: Imagen |
| Texte-vers-vidéo | Ours en peluche photoréaliste qui nage dans l'océan à San Francisco. L'ours en peluche tombe sous l'eau. L'ours en peluche n'arrête pas de nager sous l'eau aux poissons colorés. Panda qui nage sous l'eau. |
 Source: Phenaki |
| Texte-vers-code | Écrivez une boucle Python qui effectue une boucle sur une liste de nombres et imprime les nombres premiers. |
for number in numbers:
# Check if the number is prime.
is_prime = True
for i in range(2, number):
if number % i == 0:
is_prime = False
break
# If the number is prime, print it.
if is_prime:
print(number)
Source: Bard |
| Conversion de l'image en texte |  |
C'est un flamant rose. On les trouve dans les Caraïbes. Source: Google DeepMind |
Comment fonctionne l'IA générative ? De manière générale, les modèles génératifs apprennent des modèles dans les données dans le but de produire des données nouvelles mais similaires. Les modèles génératifs sont les suivants:
- Comiques qui apprennent à imiter les autres en observant les comportements et le style de parole
- Les artistes qui apprennent à peindre dans un style particulier en étudiant de nombreuses peintures dans ce style
- Des groupes de reprises qui apprennent à ressembler à un groupe de musique spécifique en écoutant beaucoup de musique de ce groupe
Pour produire des résultats uniques et créatifs, les modèles génératifs sont initialement entraînés à l'aide d'une approche non supervisée, où le modèle apprend à imiter les données avec lesquelles il a été entraîné. Le modèle est parfois entraîné davantage à l'aide de l'apprentissage supervisé ou par renforcement sur des données spécifiques liées à des tâches que le modèle peut être invité à effectuer, comme résumer un article ou retoucher une photo.
L'IA générative est une technologie en pleine évolution, et de nouveaux cas d'utilisation sont constamment découverts. Par exemple, les modèles génératifs aident les entreprises à affiner les images de leurs produits d'e-commerce en supprimant automatiquement les arrière-plans gênants ou en améliorant la qualité des images basse résolution.