Apprentissage automatique 101 : Qu'est-ce que c'est ?
Pensez à la façon dont vous utilisez votre ordinateur en ce moment. Vous êtes probablement en ligne, vous avez peut-être un programme Microsoft Office ouvert, vous avez peut-être envoyé un e-mail aujourd'hui. Les ordinateurs exécutent ces fonctions et des centaines d'autres à chaque fois qu'ils sont allumés et ils le font en utilisant des principes de fonctionnement appelés algorithmes.
Les algorithmes sont des instructions claires et bien conçues qui indiquent à l'ordinateur comment effectuer une tâche. Traditionnellement, ces algorithmes sont écrits et développés par des programmeurs informatiques humains, ou codeurs. Cependant, l'apprentissage automatique est un concept révolutionnaire dans lequel les codeurs apprennent aux ordinateurs à se programmer eux-mêmes. Cela permet aux ordinateurs de recevoir des données, puis d'en tirer des enseignements, de les améliorer et d'agir en conséquence sans être explicitement programmés pour le faire.
Pourquoi appliquer l'apprentissage automatique ?
Le processus de développement d'algorithmes est un goulot d'étranglement dans la programmation, car la puissance de programmation humaine est limitée. Les ordinateurs, en revanche, disposent de puissantes capacités de reconnaissance des formes, ce qui leur permet d'explorer les données et de créer leurs propres algorithmes beaucoup plus rapidement qu'un humain.
C'est là qu'intervient l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique donne aux ordinateurs la capacité de créer des algorithmes et des programmes capables d'apprendre et de faire des prédictions à partir de données.
Comment nous utilisons les données et l'apprentissage automatique pour l'analyse des aérosols ?
Les données que nous alimentons dans ces voies d'apprentissage automatique sont importantes et sont appelées source de données. La qualité, la fréquence et la durée de la source de données ont autant à voir avec le succès d'un projet d'apprentissage automatique que les algorithmes eux-mêmes. Il est donc essentiel d'identifier les données en corrélation avec la variable que nous voulons prédire ou le programme que nous voulons créer. Alors, quelle est exactement la variable que nous voulons prédire ? Dans les services d'analyse et de recherche de pulvérisation, les tests de taille de goutte représentent près d'un tiers de nos services de test. Pouvons-nous donc créer un programme d'apprentissage automatique qui prédit ou estime la taille des gouttes ?
La réponse est simple : oui. Nous avons identifié un outil logiciel utile pour nous aider à décider quels algorithmes et, par conséquent, quelles sources de données répondent à nos besoins. C'est le principal défi de tout projet d'apprentissage automatique : identifier les points de données saillants à exploiter, puis obtenir autant de données que possible. Les programmes d'apprentissage automatique fonctionnent mieux avec beaucoup, beaucoup... et beaucoup de données de qualité. L'apprentissage et le perfectionnement de ces points de données aideront nos programmes à apprendre et à créer des résultats plus exacts et plus précis.
Ce n'est qu'un début. L'apprentissage automatique ouvre de nombreuses possibilités pour tout, de la prédiction des buses de pulvérisation à l'amélioration de l'optimisation et du dépannage des systèmes, en passant par l'intelligence artificielle à part entière.
Quel impact l'apprentissage automatique aura-t-il sur vos opérations quotidiennes ? Comment comptez-vous tirer parti de l'apprentissage automatique dès aujourd'hui ? Si vous souhaitez discuter de ce sujet plus en profondeur, contactez-nous ou connectez-vous directement avec moi via LinkedIn.