Technologie d’intelligence artificielle, le Machine Learning permet aux ordinateurs d’apprendre sans être programmés au préalable de façon explicite. Pour cet apprentissage, ils ont besoin de données à analyser et servant aussi à leur base d’entraînement. C’est là qu’entre en jeu le Big data. Il s’agit de l’essence même du Machine Learning. Les deux sont interdépendants. Le Machine Learning permet l’exploitation profonde du potentiel du Big Data.
Analyse des données dans le Machine Learning
Avec les outils analytiques classiques, il n’est pas possible de jouir pleinement de la valeur du Big Data. Leurs performances sont assez limitées, ce qui ne favorise pas la réalisation d’analyses compréhensives du large volume de données issues du Big Data. Alors qu’en plus d’analyser les données, il est impératif de comprendre les corrélations et relations qui existent entre elles pour pouvoir tester toutes les hypothèses et en dégager une valeur. A travers cette technique, il est ainsi possible de tirer le meilleur des données pour effectuer des prédictions réalistes.
Méthodes analytiques
Le Machine Learning a besoin du Big Data. En effet, les méthodes analytiques basiques sont exploitées par les outils debusiness intelligence et de reporting pour effectuer le rapport des sommes, faire les comptes et réaliser des requêtes SQL. Les traitements analytiques en ligne apparaissent comme une extension systématisée de ces outils analytiques basiques qui ont besoin de l’aide humaine pour distinguer ce qu’il faut calculer.
Le Machine Learning pour exploiter les opportunités du big data ?
La mise en application du Machine Learning permet d’exploiter le mieux possible les opportunités du Big Data. En effet, cette technologie permet l’extraction de la valeur qui provient de sources de données massives et variées, sans compter sur l’intervention humaine. Le Machine Learning est dirigé par les données et se présente comme la solution la plus indiquée pour mieux gérer les immenses sources de données du Big Data qui sont parfois assez complexes.
Une meilleure détection des patterns
A la différence des outils analytiques traditionnels, le Machine Learning est applicable aux ensembles croissants de données. Et plus le nombre de données injectées au système de Machine Learning est important, plus le système en question est capable d’apprendre et d’appliquer les résultats à des insights de haute qualité. A partir de cette technologie, il est ainsi possible de découvrir avec plus d’efficacité les patterns qui sont enfouies dans les données par rapport à l’intelligence humaine.
Le Machine Learning avec Python
De nombreux cours de Machine Learning sont désormais disponibles sur internet. Ceux-ci permettent d’entamer l’apprentissage automatique en se fiant à un langage informatique Python. Très simple à apprendre, ce langage donne la possibilité aux néophytes de faire le test d’applications qui utilisent le Machine Learning avec Python. Il est possible de découvrir gratuitement le fonctionnement de cette technique de traitement des données à travers les open classrooms.
Pas de Machine Learning sans Big Data
Sans le Big Data, le Machine Learning et l’intelligence artificielle n’existeraient pas. Les données sont le véritable instrument permettant à l’intelligence artificielle de comprendre et d’apprendre la façon dont les humains pensent. Le Big Data favorise l’accélération de la courbe d’apprentissage et assure l’automatisation des analyses de données. Lorsqu’un système de Machine Learning reçoit un grand nombre de données, il apprend mieux et devient plus précis.
L’évolution des algorithmes de Machine Learning
L’intelligence artificielle permet l’apprentissage sans une aide humaine. C’est le cas, par exemple, de l’algorithme Google DeepMind qui est capable de jouer seul à environ 49 jeux vidéo Atari. Il est important d’indiquer qu’avant, le développement était limité du fait de l’absence d’un grand ensemble de données et par l’incapacité d’analyser de grandes quantités de données en quelques secondes. Les réalités ne sont plus les mêmes aujourd’hui avec des données accessibles en temps réel et à tout moment. L’intelligence artificielle et le Machine Learning peuvent ainsi passer à une approche dirigée par les données. L’agilité de la technologie favorise l’accès à un grand volume de données et permet de les analyser facilement.
Machine Learning et Big Data dans les entreprises
Nombreuses sont les entreprises de toutes les industries qui implémentent des solutions d’intelligence artificielle. MetLife en est un exemple. Cet assureur d’entreprise à l’échelle mondiale utilise le Machine Learning et le Big Data pour l’optimisation de son activité. En misant sur la reconnaissance de discours, il a pu améliorer le tracking d’accidents et de mesurer au mieux leurs conséquences.
