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laquelle de ces techniques est fréquemment utilisée en machine learning ?

### Laquelle De Ces Techniques Est Fréquemment Utilisée En Machine Learning ?

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine emblématique de l’Avenir, et en son sein, le machine learning (apprentissage automatique) se distingue pour son efficacité et sa variété d’applications. Mais parmi les nombreux algorithmes de machine learning, laquelle est utilisée le plus souvent dans les entreprises et projets d’IA actuels ? Ce billet explore les différents types d’algorithmes couramment utilisés et met en évidence les plus populaires.

#### Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le machine learning ou apprentissage automatique est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de modifier leurs programmes pour améliorer leurs performances sur une tâche donnée, sans être explicitement programmés en conséquence. Il utilise des algorithmes statistiques et des data sets pour permettre aux systèmes d’apprendre des données, de les analyser et de tirer des conclusions.

Les entreprises utilisent le machine learning pour un large éventail d’applications : recommandations personnalisées dans les réseaux sociaux, filtrages d’e-mails indésirables, reconnaissance de voix, etc. Le machine learning est une boîte à outils puissante pour automatiser des tâches complexes et gérer de gros volumes de données.

#### Les Algoritmes de Machine Learning les plus couramment utilisés

En s’appuyant sur plusieurs sources, notamment [Ryax Technologies](https://ryax.tech/fr/quest-ce-que-le-machine-learning/), [LeMagit](https://www.lemagit.fr/conseil/Machine-Learning-les-9-types-dalgorithmes-les-plus-pertinents-en-entreprise), [DataKeen](https://datakeen.co/8-machine-learning-algorithms-explained-in-human-language/), [MrMint](https://mrmint.fr/9-algorithmes-de-machine-learning-que-chaque-data-scientist-doit-connaitre), [SielèdeDigital](https://siecledigital.fr/2016/12/22/machine-learning-deep-learning-ca-marche/), [OpenClassrooms](https://openclassrooms.com/fr/courses/4011851-initiez-vous-au-machine-learning/4011858-identifiez-les-differentes-etapes-de-modelisation), [Talend](https://www.talend.com/fr/resources/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning/) et [Mediapart](https://blogs.mediapart.fr/marc-tertre/blog/130318/intelligence-artificielle-comprendre-le-deep-et-le-machine-learning), nous découvrons non seulement les algorithmes élaborés, mais aussi ceux très souvent pratiqués.

##### 1. Arbre de décision

Les arbres de décision sont peut-être le concept le plus élémentaire, mais également l’un des plus utilisés. Il classifie les observations futures en fonction des données initiales fournies. Son simplicité rend cet algorithme facile à interpréter et à utiliser, comme décrit par DataKeen.

##### 2. Regressions logistiques

Les régressions logistiques sont des modèles de classification qui sont souvent utilisés en marketing pour la segmentation de marché, l’analyse de la satisfaction client et la prévision des ventes. Elles sont particulièrement bien adaptées lorsque le but est de prédire une catégorie qualitative à partir de variables quantitatives (ex : prédire la probabilité qu’un client ait du bonheur ou non après avoir acheté un produit).

##### 3. Classificateur Naïve Bayes

Le Naïve Bayes est d’ordre classique pour les classifications de texte et est largement utilisé dans le traitement du langage naturel (NLP). Il se base sur le principe de théorème de Bayes utilisé pour la classification multiclasse.

##### 4. Anomaly Detection

Ce type d’algorithme est très utile pour la détection de fraude financière, détection de fautes de réseaux, ou même sur la maintenance prédictive. Comme l’explique l’article de MrMint, l’objectif est de détecter des patterns inhabituels qui se distinguent du reste des données.

##### 5. Clustering en K-Means

Il s’agit d’un algorithme de l’apprentissage non supervisé. Le k-means crée des groupes de données en regroupant les points similaires et en séparant les points non similaires. Cette technique est utilisée dans des domaines tels que la segmentation de marché, l’analyse de données clientes et la conduite du comportement des utilisateurs sur une plateforme.

##### 6. Support Vector Machine

L’algorithme d’apprentissage supervisé des machines à vecteurs de support (SVM) est utilisé pour la classification et la régression. Il s’agit d’un algorithme efficace avec des performances remarquables dans de nombreuses applications, notamment dans la classification de texte, la reconnaissance de courbes et la reconnaissance d’images.

##### 7. Algorithme de réseau de neurones artificiels

Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles inspirés du cerveau humain qui s’adaptent et apprennent de nouvelles choses à mesure que plus de données leur sont fournies. De plus, cet algorithme est couramment utilisé dans le deep learning, qui est un sous-domaine du machine learning. Nous discutons de ses mécanismes plus en détail dans cet article du blog de Talend (AI vs Machine Learning).

##### 8. Régression linéaire

La régression linéaire est l’un des algorithmes les plus simples et les plus répandus du machine learning. Il s’agit d’un modèle de prévision linéaire qui est souvent utilisé dans l’analyse de données statistiques pour identifier des tendances. Il est utilisé dans presque tous les domaines qui nécessitent une analyse de la relation entre variables : finance, mathématiques, statistiques, etc.

#### Le K-Plus Proches Voisins (K-Nearest Neighbors)

Il est souvent utilisé pour la classification et la régression. Son principe est de classer chaque élément d’un ensemble de données en se basant sur la classification de ses k voisins les plus proches. Il est une technique simple, efficients pour de petits ensembles de données.

De ces neuf algorithmes, certains sont plus courants que d’autres selon le domaine d’application. Si les réseaux de neurones artificiels sont fréquemment utilisés dans les domaines où l’IA est bien ancrée (reconnaissance de formes, assistance d’images, voix ou langage), d’autres sont plus couramment utilisés dans la gestion de données plus classiques comme le clustering, la régression linéaire, le k-plus proches voisins et la régression logistique.

Le choix de l’algorithme dépendra des spécificités de chaque cas d’usage mais aussi de la structure de l’équipe et des ressources disponibles. En fonction de si les données sont étiquetées ou non et de s’il est possible de former un modèle d’apprentissage automatique efficace sous forme supervisée, non supervisée ou par renforcement, les algorithmes adaptés diffèrent.

#### Conclusion

Le machine learning est indéniablement un domaine en constante évolution et en pleine expansion dans le monde numérique actuel. Son utilisation est on ne peut plus répandue dans presque toutes les industries, exploitant l’omniprésence des données pour entraîner des modèles puissants et automatiques qui peuvent prendre des décisions sur notre place.

À la lumière de ce qu’on a vu, est-ce que vous avez identifié le seul algorithme qui domine les autres ? Il serait trop simple de dire que l’un d’eux est le plus utilisé universellement vu que le choix dépend de nombreux facteurs liés au type de données, aux objectifs du projet et souvent aussi aux préférences de l’équipe de data scientist.

Cet article vous permet de comprendre un peu mieux le fonctionnement et les utilisations des algorithmes de machine learning pour des travaux de prédiction, de classification et de clustering. Rendez-vous régulièrement sur notre blog pour découvrir d’autres aspects de l’intelligence artificielle et continuer notre exploration de ce domaine prometteur qui transforme nos vies de plus en plus. N’hésitez pas à partager votre expérience ou des algorithmes que vous trouvez particulièrement intéressants en commentaires !