Machine learning supervisé

Qu’est-ce que le machine learning supervisé ?

Dans le cadre de l’apprentissage supervisé – un paradigme essentiel du machine learning – les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Ce processus comporte d’importantes étapes clés, à commencer par la collecte et le prétraitement des données, suivis de l’entraînement, du test et du déploiement du modèle. Chaque étape joue un rôle crucial dans le développement et le déploiement de modèles efficaces pour diverses applications concrètes.

• Collecte et traitement des données – De nombreuses données brutes doivent être élaguées et modifiées pour que le modèle de ML puisse les traiter efficacement. En règle générale, un analyste de données ou un expert Data examine les données pour déterminer ce qui manque et voir si elles ont besoin d’un contexte plus précis ou s’il est nécessaire d’en ajouter d’autres à l’ensemble pour compléter le modèle de ML.
• Processus d’apprentissage – L’ensemble de données est introduit dans l’algorithme de machine learning, qui apprend alors à identifier les modèles, les corrélations avec d’autres régions de données, et les relations entre les caractéristiques d’entrée et les étiquettes de sortie. L’algorithme ajuste ses paramètres internes pour trouver la meilleure fonction mathématique qui associe les caractéristiques d’entrée aux étiquettes de sortie. Un expert Data examine la première itération et ajuste le processus jusqu’à ce qu’il soit prêt pour le test du modèle.
• Test du modèle – Une fois calibré, l’algorithme de machine learning commence à être testé sur des données nouvelles ou non visibles pour voir s’il donne une réponse similaire ou cohérente par rapport à celle de la phase d’apprentissage. Si le résultat n’est pas satisfaisant, l’expert Data ajuste l’algorithme jusqu’à obtenir une réponse cohérente, et à défaut recommence le processus.

Exécution du modèle – Une fois des résultats cohérents obtenus, le modèle est déployé sur les nouvelles données qui parviennent à l’entreprise, et est utilisé pour prédire le nouveau résultat, prévoir le budget ou les recettes, ou encore observer la prochaine tendance.

Classification – La classification est un type d’apprentissage supervisé dans lequel l’algorithme répartit les données dans des classes ou catégories prédéfinies sur la base des caractéristiques d’entrée. Il apprend à partir de données d’entraînement étiquetées et prédit ensuite les étiquettes de classe pour les points de données nouveaux ou non vus.

Secteurs :

• Santé : classification d’images médicales pour le diagnostic de maladies.
• Finance : catégorisation des transactions pour la détection des fraudes.
• E-Commerce : regroupement de clients pour un marketing ciblé.

Régression – la régression est une technique d’apprentissage supervisé utilisée pour prédire des valeurs numériques continues sur la base de la relation entre les caractéristiques d’entrée et les variables de sortie. L’algorithme apprend à partir de données d’entraînement étiquetées pour estimer cette relation et faire des prédictions sur de nouvelles données.

Secteurs :

• Immobilier : prédiction des prix des logements sur la base des caractéristiques du parc immobilier.
• Santé : prévision du temps de rétablissement des patients en fonction de leur traitement.
• Énergie : estimation de la consommation énergétique pour la planification des ressources.

Un partenariat avec HPE peut faciliter le déploiement des modèles d’IA et de machine learning. Voici quelques-uns des produits qui visent à accélérer l’introduction de l’IA dans votre entreprise :

• HPE Machine Learning Development Environment – Cette solution contient tous les éléments nécessaires pour concevoir, former et déployer des modèles de machine learning. Elle inclut des environnements de développement intégrés (IDE), des bibliothèques et des cadres optimisés pour le machine learning.
• HPE Machine Learning Data Management Software – Cet outil organise les données de machine learning. Il rationalise l’importation des données, le prétraitement, l’étiquetage et la gestion des versions afin de conserver les données et de les rendre facilement accessibles pour l’entraînement et le test de modèles.
• Produits d’IA, de ML et d’analyse de données – Les solutions HPE sont conçues pour l’intelligence artificielle, le machine learning et l’analyse de données. Ce sont des accélérateurs matériels, des serveurs spécialisés, des solutions de stockage ou des plateformes logicielles spécifiques à l’IA.

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