Les idées fausses courantes sur le Machine Learning – | Informatique en nuage | Centre de données


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  • Vous entendez parler de machine learning. Mais savez-vous ce qui est vrai et ce qui ne l’est pas ? Les gens sont fascinés par l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, mais ils sont confus.

    Les entreprises multinationales comme Facebook, Google et Amazon ont d’abord utilisé l’apprentissage automatique. Google l’a utilisé pour le placement d’annonces, tandis que Facebook l’a utilisé pour afficher des flux de publication. Cependant, il existe des malentendus sur le machine learning. Commençons par quelques-uns.

    1. Tout le monde peut créer une plate-forme d’apprentissage automatique qui peut être utilisée n’importe où

    Beaucoup pensent que vous pouvez simplement utiliser l’apprentissage automatique sur Google et développer n’importe quelle plate-forme. Cependant, l’apprentissage automatique est un ensemble de compétences spécialisées. Tout en apprenant l’apprentissage automatique, il est essentiel de comprendre le système productif. Une expérience pratique des modèles et algorithmes d’apprentissage automatique est requise pour maîtriser l’apprentissage automatique.

    Il s’agit d’une idée fausse très répandue sur l’apprentissage automatique. Personne ne dépensera Rs. 1 000 sur un Rs. 200 emplois. L’apprentissage automatique n’est utilisé qu’avec de grandes quantités de données. L’apprentissage automatique est inutile pour les solutions de données minuscules qu’une personne peut réaliser facilement.

    2. Il n’y a pas de différence entre l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur

    La plupart du temps, les expressions machine learning et intelligence artificielle sont utilisées dans la même phrase. Les deux, en revanche, ne sont pas identiques et ne sont pas synonymes l’un de l’autre. L’intelligence artificielle englobe un large éventail de domaines, notamment la robotique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. L’apprentissage automatique est le processus de découverte de modèles dans les données via l’utilisation de statistiques et de prédictions de données.

    L’apprentissage en profondeur est maintenant une expression fréquemment utilisée dans l’industrie. Les gens pensent que c’est la dernière solution à la science des données et les problèmes d’apprentissage automatique. L’apprentissage en profondeur est l’un des sujets les plus difficiles à appréhender en apprentissage automatique. L’apprentissage en profondeur est une branche de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones multicouches pour calculer.

    En termes simples, l’apprentissage profond fait partie de l’apprentissage automatique et fait à son tour partie de l’intelligence artificielle.

    3. L’apprentissage automatique prendra le relais du travail humain et pourra fonctionner de manière indépendante sans intervention humaine

    L’une des principales préoccupations est que l’IA remplacera les humains. Alors que l’apprentissage automatique automatisera le système et assumera certaines fonctions sociales, il générera également de nouveaux postes ou ensembles de compétences. L’apprentissage automatique permettra le développement de nouvelles compétences et une pensée créative.

    Les gens croient qu’une machine peut apprendre un système sans programmation. Les humains fournissent les algorithmes pour les solutions d’apprentissage automatique. L’implication humaine dans l’apprentissage automatique est donc inévitable.

    4. L’apprentissage automatique est l’avenir

    L’apprentissage automatique sera sans aucun doute fortement utilisé à l’avenir, mais ce ne sera pas le seul avenir. Il existe des technologies plus avancées sur le marché qui peuvent faire passer l’apprentissage automatique au niveau supérieur. Il y a quelques années, les voitures et les robots autonomes n’étaient qu’une chimère. Pourtant, c’est déjà une réalité.

    5. L’apprentissage automatique peut résoudre n’importe quel problème

    Les modèles d’apprentissage automatique sont désormais incapables de s’attaquer à tous les problèmes du monde. Jusqu’à récemment, tous les algorithmes ont été construits pour s’attaquer à une certaine forme d’énoncé de problème. Des entreprises telles que Facebook et Google ont commencé à visualiser l’apprentissage automatique dans une perspective « d’apprentissage non supervisé », dans laquelle les données ne sont pas étiquetées et les machines apprennent par elles-mêmes. En raison du recours à l’annotation pour étiqueter une grande quantité d’ensembles de données, ils ont donné des preuves solides que l’apprentissage supervisé ne sera jamais l’avenir.

    6. Un algorithme d’apprentissage automatique suffira

    C’est aussi l’une des questions les plus souvent posées dans le domaine du deep learning et du machine learning. Les gens pensent qu’une seule méthode d’apprentissage automatique permettra de relever tous les défis de ce secteur. Il existe une perception erronée selon laquelle les algorithmes ont progressé et que leur engagement dans des algorithmes leur fournirait suffisamment de force pour résoudre les problèmes résolus par les algorithmes précédents. Ceci, cependant, ne semble pas être le cas. La régression logistique approche est incapable de résoudre les problèmes de régression.

    Bien que les algorithmes aient progressé, cette avancée visait à résoudre des problèmes entièrement nouveaux ou plus complexes. En conséquence, la méthode que nous choisissons dépend entièrement de l’énoncé du problème que nous essayons de résoudre.

    7. Le modèle d’apprentissage automatique fonctionnera mieux s’il y a plus de fonctionnalités dans les données.

    En apprentissage profond, nous pouvons affirmer que la précision du modèle est déterminée par la quantité de données que nous lui donnons. Les capacités de nos machines, de notre matériel et de notre puissance de calcul, en revanche, seront le goulot d’étranglement le plus important. Nous ne pourrons pas générer un modèle d’apprentissage automatique pour toutes les données en même temps.

    Il n’est pas toujours possible d’extraire des informations utiles à partir de la même collecte de données. Étant donné que la nouvelle fonctionnalité extraite est étroitement liée aux fonctionnalités précédentes, les modèles pointillés peuvent être sur-ajustés ou biaisés vers une ou plusieurs fonctionnalités.

    8. Le but des modèles d’apprentissage automatique est de fournir une haute précision

    C’est l’un des malentendus les plus courants, même parmi les apprenants avancés. Les méthodes d’apprentissage automatique offrent plus de modularité que de précision. Dans certains cas, aucune méthode ml ne surpassera les algorithmes conventionnels actuels. Néanmoins, il peut battre l’algorithme traditionnel s’il fonctionne mieux dans des situations imprévues.

    Supposons qu’il existe une technique traditionnelle pour calculer notre variable d’objectif pour un modèle d’apprentissage supervisé. Notre modèle d’apprentissage automatique s’efforcera d’obtenir une précision de 100 % par rapport à cet algorithme conventionnel. Alors pourquoi ML ? Un modèle d’apprentissage automatique pour les actions peut exiger plus de complexité et de puissance concurrentielle qu’un algorithme traditionnel, auquel cas le remplacement des algorithmes traditionnels par des modèles d’apprentissage automatique serait extrêmement utile.

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