Le Deep-learning pourrait devenir l'une des technologies les plus disruptives pour les entreprises, augmentation du PIB mondial de 14 % dès maintenant et jusqu’en 2030, pourtant de nombreuses organisations n’exploitent pas pleinement cette opportunité. Les nouvelles techniques de machine learning peuvent aider à inverser cette tendance.
Malgré son impact déjà impressionnant sur le monde des affaires, le machine learning est encore un domaine jeune. En conséquence, de nombreuses pratiques utilisées ne sont pas optimales, et de nouveaux cas d'usage plus prometteurs émergent régulièrement. Il est important de rester à jour sur ces derniers. des solutions de machine learning peut aider les entreprises à tirer pleinement parti de ces technologies.
Dans cet esprit, voici 10 nouvelles techniques de machine learning que les entreprises peuvent appliquer dans l'ensemble de leurs opérations.
Techniques d'apprentissage automatique techniques
Le premier et plus important groupe de techniques de machine learning est constitué des méthodes et technologies techniques du ML. Dans l'ensemble, le machine learning se divise en quatre catégories principales:
Ces quatre techniques restent la base de l'apprentissage automatique moderne, mais les entreprises ont plus de quatre options lors de la création et de l'application de ces modèles. Ce sont des catégories larges couvrant un large éventail de techniques spécifiques, dont beaucoup n'ont émergé ou ne sont devenues applicables que ces dernières années. Aller au-delà de ces étiquettes générales est la première étape vers une mise en œuvre plus efficace du ML.
De manière similaire, de nombreuses innovations dans la technologie du machine learning ont récemment émergé. Celles-ci offrent de nouvelles façons d'aborder les problèmes historiques du ML, fournissent des étapes d'implémentation plus simples ou aident à réduire les coûts associés. Si les entreprises négligent ces nouvelles méthodes, elles ne seront probablement pas capables d'utiliser le machine learning à son plein potentiel.
Avec plus de 90 % des entreprises signalant un investissement continu dans l’IA, ces techniques de machine learning devraient probablement se développer et progresser dans les années à venir. Même si les entreprises ne les adoptent pas immédiatement, elles méritent une attention.
1. TinyML
L'un des développements récents les plus significatifs dans les techniques et algorithmes de machine learning est tinyML. Comme son nom l'indique, tinyML est le machine learning à une échelle beaucoup plus petite. Il utilise la quantification et la délégation pour rendre les modèles ML plus petits et moins énergivores, permettant ainsi leur exécution sur des microcontrôleurs au lieu d'unités de traitement traditionnelles. TinyML inclut également des innovations matérielles comme des microcontrôleurs plus puissants et des processeurs de signaux numériques.
À plus petite échelle applications de machine learning sont généralement les plus utiles pour les entreprises. Des cas d'utilisation plus restreints facilitent le travail des algorithmes de ML pour produire des résultats fiables. Comme tinyML effectue des calculs entièrement sur des dispositifs locaux au lieu d'un centre de données distant, cela réduit également la latence, consomme moins d'énergie et améliore la sécurité.
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Les entreprises et industries fortement dépendantes de l'IoT peuvent tirer le meilleur parti du tinyML. Les fabricants peuvent l'utiliser pour exécuter la maintenance prédictive analyse on-device, réduisant les coûts de maintenance sans infrastructure IT étendue. Les organisations de santé peuvent l’utiliser pour permettre une surveillance de la santé en temps réel plus facile pour les patients à distance.
Les frameworks tinyML prêts à l'emploi sont également disponibles pour utilisation, tels que TensorFlow Lite de Google, qui lancé|e en 2019, permettant aux développeurs de déployer des applications TensorFlow sur des appareils mobiles. Toute entreprise pouvant bénéficier du traitement des données plus près de leur source devrait envisager ces frameworks.
2. AutoML
Le manque d'expertise est l'un des obstacles les plus importants dans les applications de la science des données. data science applications. Cela est lié à un manque de données de qualité comme le raison la plus courante d’échec dans les projets d’apprentissage automatique, 34 % des organisations le déclarent. AutoML, ou| apprentissage automatique automatisé, vise à répondre à ces préoccupations en minimisant le besoin d'utilisateurs expérimentés.
Les plateformes AutoML automatisent une grande partie du processus de machine learning, y compris :
- Identifier les ensembles de données pertinents
- Préparer ces données
- Choisir l'algorithme idéal à utiliser
- Construire un modèle basé sur cet algorithme
- Formation et révision du modèle
- Exécuter le modèle en pratique.
Traditionnellement, tous ces processus seraient manuels, prenant un temps considérable et nécessitant une connaissance approfondie du Machine Learning. AutoML simplifie ces tâches en ne demandant aux utilisateurs que de remplir des modèles pour démarrer et affiner le processus. Ils peuvent ensuite travailler avec le modèle via un langage de codage courant comme Python ou R. Cela réduit le temps, les coûts et le risque d'erreur humaine.
Lenovo a pu augmenter sa précision de prédiction de 80 % à 87,5 % 80 % à 87,5 % et réduire le temps de création des modèles de quatre semaines à trois jours après l'implémentation de l'autoML de DataRobot. De même, PayPal a réduit le temps de création des modèles à moins de deux heures et a atteint des taux de précision de 95% grâce à l'autoML de H2O.ai.
3. Machine learning sans code
De manière similaire, le machine learning sans code peut également aider les entreprises avec une expertise technique minimale à tirer parti de l'IA. Bien que de nombreux outils modernes permettent aux entreprises d'implémenter des modèles ML avec un codage minimal, certaines équipes manquent totalement d'expérience en codage. Avec 73 % des responsables informatiques confrontés à des difficultés pour pourvoir des postes Tech, les professionnels du code deviennent une ressource de plus en plus rare.
Le machine learning sans code atténue ce défi en supprimant le besoin d'expérience en codage. Comme l'autoML, ces plateformes utilisent une automatisation étendue pour rationaliser le processus de machine learning, mais contrairement à l'autoML, elles le font avec une interface de glisser-déposer. Les utilisateurs cliquent sur des boutons et posent des questions en langage simple pour affiner les modèles ML afin de répondre à leurs besoins.
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Naturellement, les méthodes de machine learning sans code ne peuvent pas produire de modèles aussi sophistiqués que les méthodes traditionnelles. Cependant, c'est une alternative prometteuse pour les entreprises qui n'ont pas besoin de processus ML nuancés ou très avancés. Des projets simples comme la tarification dynamique, la projection des bénéfices, les prévisions de la demande et l'analyse de la rétention des employés conviennent tous au machine learning sans code.
4. Few-shot learning
L'une des premières choses que chaque entreprise apprend sur le machine learning est l'importance des données de qualité. Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité produiront des résultats peu fiables, donc les entreprises dépensent 16,94 milliards d’€ par an pour acquérir et gérer les données. Les techniques de few-shot learning (FSL) en machine learning remettent en cause ce modèle, nécessitant beaucoup moins de données pour obtenir des résultats fiables.
Le FSL, également appelé low-shot learning (LSL), vise à entraîner des modèles de ML avec une quantité minimale de données grâce au meta-learning. Il utilise des défis répétés avec un petit nombre d'exemples pour apprendre à un modèle comment apprendre à résoudre un problème plutôt que d'enseigner spécifiquement comment résoudre un problème. En conséquence, il peut produire des modèles de machine learning fonctionnels sans ensembles de données étendus.
Les exigences plus faibles du FSL entraînent des réductions substantielles de coûts et de temps, mais il est plus limité que d'autres types de machine learning. Cependant, il est suffisant pour des tâches de catégorisation comme la vision par ordinateur, l'analyse audio, et traitement du langage naturel (NLP). Les entreprises qui s'appuient sur ces tâches peuvent tirer le meilleur parti du FSL.
La traduction par intelligence artificielle peut produire l'équivalent de réduire la distance entre les pays de 35 % ou plus en favorisant des relations positives. Cela seul constitue un cas d'utilisation impressionnant pour les types de modèles de machine learning que FSL peut produire.
5. Réseaux à capsules
La plupart des techniques et des algorithmes de machine learning tentent de reproduire la manière dont les humains apprennent et voient le monde. Cependant, les machines abordent certains tasks de manière différente des humains, elles ont donc besoin d'aide supplémentaire pour l'entraînement. informatique cognitive modèles pour imiter les processus de pensée biologiques. Les réseaux à capsules (CapsNets) visent à fournir cela pour les algorithmes de classification.
Les CapsNets utilisent des structures appelées capsules au lieu des neurones comme les réseaux neuronaux traditionnels, produisant des sorties sous forme de vecteurs. Le réseau pèse ensuite ces vecteurs de manière hiérarchique, pas nécessairement linéaire, améliorant la reconnaissance et la classification. Il peut ensuite équilibrer à la fois la probabilité et la position d'une observation, reconnaissant des objets même lorsqu'ils sont dans un ordre inhabituel ou incorrect.
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La capacité de reconnaître des objets sans qu'ils aient besoin d'être dans un agencement spécifique offre un potentiel considérable pour la computer vision et Processus NLP. Des études plus récentes ont également démontré leur potentiel dans d'autres domaines. Un CapsNet a atteint une précision de 92,2 % dans l'identification des composés chimiques., qui pourrait aider à accélérer et rendre plus efficace la découverte de médicaments.
Les entreprises travaillant avec des objets incohérents à reconnaître, comme la reconnaissance de la parole naturelle ou des objets du monde réel en dehors des environnements de laboratoire, sont les plus susceptibles de bénéficier des CapsNets.
6. Apprentissage auto-supervisé
La dynamique de l'apprentissage supervisé versus non supervisé est l'une des manières les plus courantes et les plus simples d'organiser les modèles de machine learning. Les modèles d'apprentissage auto-supervisé adoptent une approche hybride où le modèle s'entraîne sur une partie des données pour analyser les autres parties plus précisément. Cette technique émergente de validation du machine learning pourrait entraîner des réductions dramatiques des coûts et de la consommation de temps.
Puisque l'apprentissage auto-supervisé produit des modèles qui n'ont pas besoin de beaucoup d'informations, il est idéal pour des tâches plus complexes. Comprendre les nuances contextuelles dans le langage naturel est l'un des cas d'usage principaux. Lorsque Facebook a utilisé cette technique, son IA a détecté proactivement 94,7 % des discours de haine que l'entreprise a supprimés de la plateforme, contre 80,5 % l'année précédente.
L'apprentissage auto-supervisé pourrait également aider les chirurgies robotiques en estimant les dimensions à l'intérieur du corps humain et en améliorant la vision par ordinateur. De même, cela pourrait conduire à une reconnaissance des dangers plus précise pour les technologies de conduite autonome.
7. Apprentissage automatique guidé par la physique
La plupart des approches de machine learning aujourd'hui se divisent en deux catégories : les solutions basées sur les données ou celles basées sur la théorie. Les modèles basés sur les données se concentrent sur la production de résultats à partir de données concrètes, ce qui donne souvent des réponses spécifiques mais peut manquer de compréhension contextuelle. Les approches basées sur la théorie se concentrent sur les principes de premier ordre avant les données spécifiques, fournissant des résultats cohérents mais avec un champ d'application limité.
Les modèles guidés par la physique combinent les deux. Ces modèles utilisent les lois de la physique pour contraindre leurs résultats et ajouter un contexte réel dans leurs calculs afin de produire des analyses plus pertinentes et utiles. Ils utilisent une connaissance inhérente des principes du monde réel pour combler les lacunes et informer leurs réponses, réduisant ainsi le risque de résultats qui ont du sens théoriquement mais qui ne s'appliquent pas au monde réel.
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Comme leur nom l'indique, les modèles guidés par la physique sont les mieux adaptés pour répondre à des questions physiques réelles. Ils sont moins applicables à la vision par machine ou au NLP et plus pertinents pour prédire les conditions météorologiques.
Une étude récente a trouvé que les modèles guidés par la physique sont jusqu'à 20 % plus précis que d'autres modèles pour prédire les variations de température, même avec des données éparses. Cette résolution de problèmes réels est idéale pour les industries lourdes comme la construction et logistique, ainsi que la recherche scientifique.
Quels sont les différents types de techniques de machine learning ?
Ces sept approches techniques de l'apprentissage automatique peuvent aider les entreprises à trouver la meilleure façon de créer les modèles dont elles ont besoin. Cependant, utiliser le bon type de modèle ou d'approche d'entraînement n'est qu'une partie de l'équation. Les organisations doivent également appliquer correctement leurs modèles d'apprentissage automatique pour obtenir des performances optimales.
Même un modèle hautement avancé et fiable ne bénéficiera pas beaucoup à une entreprise sans une application appropriée. Une utilisation et une formation incorrectes peuvent produire des résultats médiocres, prendre trop de temps ou coûter trop d'argent, ce qui rend ces algorithmes non rentables. Heureusement, à mesure que les applications d'apprentissage automatique se sont développées, les meilleures pratiques sont devenues plus évidentes.
Ces trois techniques émergentes montrent le plus grand potentiel pour appliquer efficacement l'apprentissage automatique dans des environnements réels. Bien que les étapes spécifiques varient en fonction du cas d'utilisation et des données disponibles, ces approches générales sont idéales pour de nombreuses applications.
1. utilisez plusieurs techniques de machine learning de base
Lorsqu’on aborde un projet de machine learning, il est facile de se concentrer sur la recherche d’une technique idéale pour produire un modèle optimal. Bien que les entreprises doivent mûrement réfléchir à cette décision, elles ne sont pas obligées de se limiter à une seule approche. Dans de nombreuses applications, notamment avec| modèles prédictifs, il est encore mieux de combiner des techniques de machine learning basiques.
Chaque technique d'entraînement a des avantages et des inconvénients uniques. Comprendre ces derniers est essentiel pour appliquer efficacement les connaissances produites par un modèle. Cela signifie également que les entreprises peuvent minimiser les vulnérabilités de chacune en utilisant plusieurs approches conjointement. Par conséquent, les approches multi-modèles font partie des meilleures techniques d'apprentissage automatique pour améliorer l'analytics commercial.
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L'utilisation de modèles multiples entraîne des coûts et des temps de formation plus élevés, ce qui n'est pas idéal pour toutes les applications. C'est mieux adapté aux situations où les modèles doivent prédire plusieurs sorties, ce qui en fait l'une des meilleures techniques de Machine Learning pour la prévision des ventes. Étant donné que les systèmes de prévision sont vulnérables aux anomalies, combiner différentes techniques comme la régression linéaire, les arbres de décision et les séries temporelles peut aider à produire les résultats les plus fiables.
Netflix est peut-être l'exemple le plus célèbre du potentiel de l'apprentissage machine multi-modèle. Le géant du streaming utilise un modèle d'ensemble pour optimiser les recommandations utilisateurs en fonction de multiples facteurs. Des applications similaires peuvent améliorer machine learning en marketing pour d’autres entreprises.
2. optimiser le stockage des données
Une grande partie de l'attention dans les applications de machine learning se concentre sur le modèle et la méthode d'entraînement en question. Cependant, à mesure que de plus en plus d'entreprises tentent de mettre en œuvre ces technologies, le besoin de stockage de données optimisé a émergé. Sans techniques de gestion des données appropriées, les modèles de ML seront incapables de produire un ROI impressionnant.
Les modèles de Deep-learning eux-mêmes ne prennent souvent pas beaucoup de place, surtout s'il s'agit de solutions prêtes à l'emploi. Par exemple, ResNet-50 est un peu plus de 100 Mo, mais les ensembles de données d'entraînement qui l'accompagnent peuvent contenir des dizaines de millions d'images avec un million d'annotations. Si les entreprises ne disposent pas d'un stockage suffisamment large et agile pour ces données, leurs modèles auront du mal à réussir dans des applications sensibles au temps et pourraient être coûteux.
Le stockage Cloud est souvent idéal car il est facilement évolutif. Cependant, certaines applications peuvent nécessiter la latence plus faible des solutions sur site. Les approches hybrides peuvent être intéressantes, mais elles doivent inclure une architecture pour distribuer et mettre à l'échelle intelligemment les charges de travail afin de maintenir la latence faible. Heureusement, avec la popularité croissante de l'IA, de plus en plus de fournisseurs proposent des solutions de stockage flexibles et optimisées pour le ML.
3. Utiliser le ML pour étiqueter les données avant l'analyse
Enfin, les entreprises devraient se pencher sur la façon dont elles étiquettent les données avant l'entraînement ou l'analyse. Ce processus est souvent l'un des plus chronophages dans les opérations de ML, mais les entreprises peuvent le minimiser grâce à davantage de ML. Au lieu d'étiqueter les données manuellement, les entreprises devraient envisager d'utiliser un modèle non supervisé pour automatiser ce processus.
Des techniques non supervisées comme le clustering, la détection d’anomalies et l’extraction d’associations peuvent classer les données en catégories communes et révéler des structures cachées. Fait important, elles peuvent aussi organiser ces informations bien plus rapidement que les data scientists, économisant ainsi beaucoup de temps et d’argent. Les entreprises peuvent alors construire et appliquer leurs modèles plus rapidement, obtenant des ROI plus rapides.
Des outils de labellisation de données automatisés prêts à l'emploi sont disponibles et fonctionnent mieux avec des milliers d’objets pour améliorer leur précision.
Le Deep-learning est un domaine en évolution
Le Deep-learning est encore relativement nouveau, donc de nouvelles techniques et meilleures pratiques émergent fréquemment. Les entreprises doivent se tenir au courant de ces changements pour trouver les meilleures façons de construire et d'appliquer ces modèles.
Ces 10 techniques d'apprentissage automatique représentent certaines des approches les plus prometteuses pour les applications ML aujourd'hui. Les appliquer peut aider n'importe quelle entreprise à tirer le meilleur parti de cette nouvelle technologie et à prendre de l'avance sur la concurrence.
Biographie de l'auteur
April Miller is a senior writer with more than 3 years of experience writing on AI and ML topics.
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