Machine learning : quelles sont ses limites et son potentiel ?
Le Machine Learning permet de faciliter l’apprentissage des données. Un algorithme émet des prédictions à la suite des analyses.
Que signifie le machine learning et comment ça marche ?
Le machine learning permet l’apprentissage automatique d’un appareil à partir de données. On utilise les approches mathématiques et statistiques. Il permet de faire des prédictions selon les besoins du client.
Par ailleurs, après avoir rencontré répétitivement de données, les formules s’affinent. De la même manière, nous savons qu’avant toute importation de données, il est nécessaire de les nettoyer et préparer celles-ci afin de pouvoir garantir une bonne analyse.
Ainsi, la machine retrouve les patterns, comprend et améliore ses performances dans l’exécution d’une tâche spécifique, même sans être explicitement programmé pour faire ça afin de proposer la solution la plus adaptée.
Pour l’apprentissage par machine, Mydral utilise la solution KNIME.
Les termes importants à connaitre :
- Dataset (jeu de données)
Le plus souvent, il prend la forme d’un tableau ou d’une matrice de données.
- Feature (valeur explicative)
Ce sont les variables du dataset qu’on utilise pour prédire ce qu’on cherche.
- Target (valeur à expliquer)
C’est la variable du dataset qu’on souhaite prédire, celle qui doit être expliquée par notre modèle.
- Outliers (valeurs extrêmes)
Ce sont les données qui sont particulièrement élevées ou basses par rapport à la majorité des valeurs qu’on observe pour une variable. Ainsi, elles sont soient extrêmes (mais possible) « j’ai 90 ans », soient aberrantes (donc impossible) ‘j’ai 180 ans ».
L’utilité du machine learning
Grâce aux croisements des données et aux algorithmes, il est possible d’établir des tendances. Permettant au client de mieux rendre compte de certaines décisions et d’améliorer les performances.
Mais aussi, il est essentiel car il permet de rendre compte des différents rapports et constitue un bon complément à un bilan car ses prédictions peuvent susciter l’intérêt après la lecture d’un rapport sous forme de dashborading ou bien story telling.
Or, le machine learning comporte des limites. Pour apprendre, les modèles ont besoin d’énormément de données. Certains modèles ne peuvent pas être parfaitement analysée. Il est nécessaire d‘analyser régulièrement les indicateurs de performance. Ainsi, une vérification est importante afin d’éviter les erreurs d’interprétations de résultats et de choix d’algorithme.
La transition à l’Automated ML
KNIME a développé l’approche de déploiement intégré et continu. Cependant, si nous ajoutions sur un seul cas, plus de données ou même modifions ce que nous essayions de prédire, nous nous retrouvions à reconfigurer les paramètres d’un seul nœud tout au long du flux de travail de formation. C’est pourquoi, peut-être intégré la solution d’apprentissage automatique automatisé (AutoML), pour la formation et le déploiement de workflows de production pour la classification d’apprentissage automatique. Malgré leur popularité, les solutions AutoML peuvent prendre beaucoup de temps à mettre en œuvre et ne sont efficaces que pour un sous-ensemble de problèmes d’apprentissage automatique.
De plus, le data scientist reste important car l’Automated ML ne se joint qu’en rôle d’assistant. En somme, nous ne pouvons pas tout déléguer à la machine. Elle simplifie uniquement les étapes (traitement des données, ingénierie des caractéristiques, extraction des caractéristiques et méthode de sélection des caractéristiques) qu’un expert programme.
Pour aller plus loin !
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