Data science, machine learning : et si vous faisiez résoudre des problèmes à des algorithmes ?

20/04/2017 5 min numerama.com  intélligence artificielle  big data 127798

Article sponsorisé par Udemy

Intelligence artificielle, voitures autonomes, Big Data... Si le machine learning est présent dans toutes les entreprises technologiques d'envergure, son apprentissage reste accessible pour des projets plus modestes.

Avec des objets aujourd'hui de plus en plus connectés, la collecte de données se fait globale et massive. Ce qu'on appelle le Big Data a pour vocation de connaître et de faire évoluer nos modes de vie, nos usages, mais aussi notre façon de consommer. La capacité à traiter et analyser des données est donc un enjeu majeur dans des secteurs d'activités comme la médecine, la finance, le marketing ou bien la sécurité. Des formations que vous pouvez suivre sur Udemy pour 15 euros.

Le data scientist et sa boîte à outils

Dans leur livre Data Science : fondamentaux et études de cas, les auteurs Eric Biernat et Michel Lutz définissent la data science comme « l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. » Le métier du data scientist est de récolter et analyser des données afin d'aider les entreprises pour lesquelles il travaille à connaître leur clientèle, ses usages et de mieux anticiper ses besoins et par extension l'offre qu'elle peut leur proposer.

Pour cela, le machine learning est l'un des principaux outils du data scientist. À la croisée des mathématiques appliquées et de l'informatique, le machine learning consiste en la mise en application d'algorithmes visant à produire des outils de prédiction et d'aide à la décision, à partir d'un apprentissage sur des données et des évènements. Pour faire court, le machine learning permet aux ordinateurs d'apprendre par eux-mêmes comment interpréter des données, en se basant sur des données d'apprentissage.

Le machine learning, une aide au quotidien

Appliquée à différents secteurs, le machine learning permet des avancées très rapides selon les résultats souhaités. Les exemples les plus parlants s'illustrent notamment dans les Google Cars, qui cartographient seules des milliers de kilomètres de route, la reconnaissance vocale de Siri d'Apple et ses réponses de plus en plus précises avec le temps, ou encore les propositions toujours plus pertinentes des sites commerciaux une fois que vous avez commandé un type de produit particulier.

Et le plus beau dans tout ça, c'est qu'avec un peu de connaissances et d'huile de coude, ce genre d'application du machine learning est accessible au commun des mortels. Pour peu que l'on ait pas un sérieux trauma avec les mathématiques depuis la plus tendre enfance, il est possible de créer ses propres algorithmes et de les appliquer sur des exercices simples comme la détection de spams dans une boîte mail.

Udemy propose une série de cours d'introduction et d'approfondissement des Data Sciences et du machine learning. Certaines formations dispensent également des cours sur le langage Python adapté au machine learning. En quelques sessions, il est possible d'apprendre les rudiments de cette pratique avec des professionnels. À vos claviers !

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