En matière de Big data, divers outils sont à même d’optimiser la pratique de l’analyse de données et méritent qu’on s’y intéresse lors d’une formation inhérente, dont l’IA et le machine learning. En plus, ils simplifient grandement le travail des Data Analysts. Ces technologies occupent progressivement un rôle prépondérant dans l’univers professionnel en général. Et plus particulièrement, dans l’écosystème de la data. Décryptage.
Comprendre l’analyse de données permet d’établir le lien entre machine learning et formation Big Data
L’analyse de données fait référence au processus consistant à examiner les volumes de données en vue d’obtenir des modèles analytiques à partir de celles-ci. La taille des data étant susceptible d’être plus ou moins importante. La Data science est un domaine qui englobe :
- L’analyse descriptive qui est l’étude des données dans l’objectif de décrire ce qu’elles expriment à un instant T.
- L’analyse prédictive visant à prédire un résultat sur la base de données extraites de certaines activités dans le passé ou au présent.
Pour les entreprises, collecter les données représente moins un défi dans la mesure où elles ont la possibilité, à travers divers canaux accessibles, de créer et d’utiliser de la data concernant par exemple leur activité ou leur clientèle. Évidemment, ce ne sont que deux exemples d’applications possibles de la Data science.
Cela dit, la nouvelle bête noire des organisations reste aujourd’hui l’analyse des données trop importantes. Le Big data ne sert à rien s’il ne peut être traduit de manière compréhensible pour être exploité par les collaborateurs. De même, il n’est d’aucune utilité s’il ne peut être utilisé en vue d’une stratégie commerciale.
La définition du ML permet aussi de faire le lien entre formation Big data et machine learning
Le machine learning, connu sous le nom d’apprentissage automatique, est omniprésent. Il est impliqué dans certains outils, au sein des entreprises, dans les médias et les industries. Bref, on le retrouve dans tous les secteurs. Toujours est-il que peu de gens connaissent réellement ce qu’est le machine learning. En fait, le ML est un volet ou encore un sous-ensemble de l’intelligence artificielle.
Si les ordinateurs et les machines ont cette capacité d’apprendre automatiquement via des données et des expériences effectuées, c’est grâce au machine learning. Sans que l’homme n’intervienne ou du moins avec très peu d’intervention humaine, la data qu’ils ont à disposition leur permet d’identifier des modèles, parfois de faire des prédictions, etc. Cette forme d’intelligence artificielle qu’est le ML a ainsi pour fonctionnalité de permettre à des applications de prédire un résultat de manière précise alors qu’elles n’ont pas été explicitement programmées pour cette tâche.
Le machine learning permet aux outils comme aux ordinateurs de fonctionner de manière autonome. Ses applications, aussi différentes soient-elles, sont alimentées par d’importants volumes de données et non par un code. L’apprentissage itératif ou répétitif se produit une fois que les algorithmes ont exploité les données.
En un sens, on peut aussi affirmer que le machine learning est l’aboutissement de l’accumulation remarquable de data grâce auquel le Big data devient un outil permettant d’améliorer la résolution de différents problèmes. Ce peut être une prise de décision, l’optimisation du process d’une entreprise… Son usage massif et généralisé étonne peu.
Principe et fonctionnement du machine learning
L’apprentissage automatique fonctionne de la même manière que le cerveau humain. Il emmagasine des connaissances, apprend à partir d’expériences vécues, mais aussi des données entrant. Les algorithmes de ML ont besoin de s’adapter à un volume croissant de données pour s’affiner et se perfectionner. Il y a interconnexion entre les données. Des observations ou des données tests sous forme d’instruction ou encore d’exemples déclenchent le processus d’apprentissage automatique.
L’intelligence artificielle se met ensuite à rechercher des modèles dans le but de faire des déductions à partir des data fournies. Le machine learning se classe suivant la méthode d’apprentissage dont se sert l’algorithme dans l’affinage de ses prédictions. En ce sens, 4 approches se distinguent.
L’apprentissage supervisé
Avec cette forme d’apprentissage, les experts en data confèrent aux algorithmes des données d’apprentissage faisant l’objet d’étiquetage. L’étape suivante consiste à déterminer les variables à partir desquelles l’algorithme va identifier les corrélations. Le data scientifique doit préciser en amont l’entrée et la sortie de l’algorithme.
L’apprentissage non supervisé
L’entraînement des algorithmes s’effectue avec des datas non étiquetées. Il n’y a pas de prédétermination faite par l’humain ni de recommandations. Ce sont les algorithmes qui parcourent les données pour trouver des modèles pertinents.
Le machine learning semi-supervisé
Il s’agit d’une approche du ML à mi-chemin entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. L’alimentation de l’algorithme se fait via des données d’apprentissage, mais il peut ou non exploiter les données lui-même. L’algorithme est aussi autorisé à développer des modèles de prédiction qui lui sont propres.
L’apprentissage par renforcement
Les data scientists recourent à cette méthode pour apprendre à une machine comment réaliser un processus en plusieurs phases. Le processus doit suivre des règles clairement définies. On programme l’algorithme avec des indices positifs ou négatifs en vue de l’accomplissement d’une tâche. Libre à l’algorithme de suivre l’étape qu’il veut suivant ces indices.
Le machine learning a sa place dans une formation en Big data car il améliore l’analyse des données
L’apprentissage automatique contribue à améliorer l’analyse des données de plusieurs manières. En fait, un cercle vertueux se trouve entre analyse de données et machine learning sur un certain nombre de points. Ingénieurs ML et analystes de données s’apprennent mutuellement afin d’approfondir cette maîtrise des datas à plusieurs égards.
À la manière de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique sert à créer des modèles. Son application s’étend à l a conception de systèmes d’apprentissage automatique faisant usage de gros volumes de data et testant des hypothèses. Ces systèmes d’apprentissage mettent en évidence des informations examinées en profondeur à partir de données qu’on ne pouvait exploiter jusque-là. En substance, le ML s’avère ainsi être un complément et un facteur d’optimisation du processus d’analyse des données parce qu’il permet :
L’identification des modèles avec le Big data
Il est possible pour les analystes d’identifier des modèles prédictifs ou explicatifs plus significatifs avec la visualisation du Big data et l’exploitation des données. L’application des algorithmes d’apprentissage automatique confère une compréhension approfondie et précise des modèles et des dispositions cachées d’un gros volume de données.
Une précision de l’analyse prédictive grâce au machine learning
Le machine learning est à inclure dans une formation en Big data car il améliore les analyses prédictives. On peut entraîner les modèles de ML de manière à ce que leurs prédictions soient plus fines. Ce qui permettrait de limiter les prises de risque dans les entreprises ou de mieux prévoir le comportement des marchés…En conséquence, les organisations pourront prendre des décisions plus éclairées.
L’automatisation de la data analyse
Il est aussi possible, grâce au machine learning, d’automatiser des tâches de faible valeur humaine ajoutée comme l’analyse des données. Cela inclut le nettoyage des datas et leur prétraitement ainsi que leur manipulation manuelle. Ce qui laissera aux data scientists la possibilité de tirer profit de leur temps à interpréter et à comprendre le Big data.
Une détection des erreurs plus efficace
Le machine learning et la formation en Big data sont étroitement liés pour la simple raison que la détection comme la correction des anomalies peut être du ressort des algorithmes du machine learning. C’est déjà le cas dans le domaine de la cybersécurité et de la finance pour détecter les fraudes et les virus.
Une meilleure communication des résultats de la data analyse
En améliorant la data visualisation, le machine learning garantit une bonne communication des résultats de l’analyse des données. Selon les besoins exprimés, les représentations peuvent être plus dynamiques et interactives quand le ML est implémenté dans les outils de visualisation.
L’avenir s’écrit avec le machine learning
Connu pour être l’une des applications de l’IA les plus prometteuses, le machine learning n’en en réalité qu’à ses balbutiements. Au fil du temps, les technologies inhérentes au ML évoluent et se simplifient. En plus d’être plus accessibles et plus allégées, elles sont de plus en plus performantes dans les modèles de prévision. Cependant, de nombreux défis restent aussi à relever. À ne citer que les erreurs fréquentes dans les codes des algorithmes.
Il ne faut pas non plus oublier ses conséquences éthiques ni le fait que l’IA est et restera d’origine humaine. Autrement dit, elle n’est pas infaillible. Il y a l’aspect coût, tant d’ordre énergétique que financier qu’il convient de réguler. Notamment, lorsqu’on l’envisage pour des applications hautement spécialisées et non comme un outil à usage unique. Encore un autre enjeu majeur de l’adoption du machine learning est la formation des professionnels qualifiés dans toutes les industries.
En conclusion
L’apparition d’une nouvelle technologie et son évolution demandent de nouvelles solutions afin d’en optimiser les bénéfices. Cela s’applique aussi à la data. À mesure de l’accroissement de la quantité et de la complexité des données, la possibilité d’en tirer parti parait décroître. C’est pour cela qu’il est essentiel de s’appuyer sur les datas afin d’en faciliter l’exploitation. Au vu du rôle que tient le machine learning dans le Big data, il convient de l’étudier à fond dans le cadre d’un programme de formation sur la data science en ligne ou au sein des universités et écoles d’IA les plus prometteuses.
