Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et pourquoi cela peut prendre votre travail

2024 Auteur: Malcolm Clapton | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-17 03:55

De nouveaux algorithmes permettent aux ordinateurs de résoudre des problèmes qui n'étaient auparavant possibles que pour les humains. D'une part, cela nous apportera de grands bénéfices, d'autre part, de nouveaux défis pour chacun d'entre nous. Pour éviter que les progrès ne vous surprennent, soyez vigilant et surveillez la situation.

Jusqu'à récemment, les programmeurs devaient écrire des instructions complexes et très précises, même pour permettre aux ordinateurs d'effectuer les tâches les plus simples.

Les langages ont toujours évolué, mais l'avancée la plus significative dans ce domaine a été la simplification du travail avec du code. Désormais, les ordinateurs ne peuvent plus être programmés comme avant, mais configurés de manière à ce qu'ils apprennent par eux-mêmes.

Ce processus, appelé machine learning, s'annonce comme une véritable rupture technologique et peut concerner n'importe qui, quel que soit son domaine d'activité. Par conséquent, il sera utile pour chacun de nous de comprendre le sujet.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique élimine le besoin pour un programmeur d'expliquer en détail à un ordinateur exactement comment résoudre un problème. Au lieu de cela, l'ordinateur apprend à trouver une solution par lui-même. Essentiellement, l'apprentissage automatique est une application très complexe des statistiques pour trouver des modèles dans les données et créer des prédictions à partir d'eux.

L'histoire de l'apprentissage automatique remonte aux années 1950, lorsque les informaticiens ont réussi à apprendre aux ordinateurs à jouer aux dames. Depuis lors, avec la puissance de calcul, la complexité des modèles et des prédictions que l'ordinateur peut reconnaître et faire, et les problèmes qu'il peut résoudre, ont augmenté.

L'algorithme obtient d'abord un ensemble de données d'apprentissage, puis l'utilise pour traiter les requêtes. Par exemple, vous pouvez charger plusieurs photos dans votre voiture avec des descriptions de leur contenu, telles que « cette photo montre un chat » et « cette photo n'a pas de chat ». Si après cela, ajoutez de nouvelles images à l'ordinateur, il commencera à identifier les images avec des chats par lui-même.

L'algorithme continue de s'améliorer. Les résultats de reconnaissance corrects et erronés entrent dans la base de données, et avec chaque photo traitée, le programme devient de plus en plus intelligent et mieux fait face à la tâche. Essentiellement, c'est l'apprentissage.

Pourquoi l'apprentissage automatique est important

Désormais, les machines peuvent être utilisées en toute sécurité dans des zones qui étaient auparavant considérées comme accessibles uniquement aux humains. Bien que la technologie soit encore loin d'être idéale, l'essentiel est que les ordinateurs s'améliorent constamment. En théorie, ils peuvent évoluer indéfiniment. C'est l'idée principale de l'apprentissage automatique.

Les machines apprennent à voir les images et à les classer, comme dans l'exemple de photo ci-dessus. Ils peuvent reconnaître du texte et des chiffres dans ces images, ainsi que des personnes et des lieux. De plus, les ordinateurs identifient non seulement les mots écrits, mais prennent également en compte le contexte de leur utilisation, y compris les nuances d'émotions positives et négatives.

Entre autres choses, les machines peuvent nous écouter et répondre. Les assistants virtuels de nos smartphones - que ce soit Siri, Cortana ou Google Now - incarnent des avancées dans le traitement du langage naturel et continuent d'évoluer.

De plus, les ordinateurs apprennent à écrire. Les algorithmes d'apprentissage automatique génèrent déjà des articles d'actualité. Ils peuvent écrire sur la finance et même le sport.

De telles fonctions peuvent modifier toutes les activités basées sur la saisie et la classification de données qui n'étaient auparavant possibles que pour les humains. Si un ordinateur peut reconnaître une image, un document, un fichier ou un autre objet et le décrire avec précision, cela ouvre de nombreuses possibilités d'automatisation.

Comment l'apprentissage automatique est utilisé aujourd'hui

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont déjà capables d'impressionner.

Medecision les utilise pour calculer les facteurs de risque de diverses maladies dans les grandes communautés. Par exemple, l'algorithme a identifié huit variables qui peuvent être utilisées pour déterminer si un patient diabétique doit être hospitalisé ou non.

Après avoir recherché le bon produit dans les magasins en ligne, vous remarquerez peut-être que vous voyez de la publicité pour ce produit sur Internet depuis longtemps. Cette personnalisation marketing n'est que la pointe de l'iceberg. Les entreprises peuvent envoyer automatiquement des e-mails, des coupons, des offres et afficher des recommandations adaptées à chaque client individuellement. Tout cela pousse plus doucement le consommateur à acheter.

Le traitement du langage naturel est utilisé de différentes manières. Par exemple, avec son aide, les employés des services de support sont remplacés afin de fournir rapidement les informations nécessaires aux utilisateurs. De plus, ces algorithmes aident les avocats à déchiffrer une documentation complexe.

IBM a récemment sondé. chefs d'entreprises automobiles. 74% d'entre eux s'attendent à ce que les voitures intelligentes apparaissent sur les routes d'ici 2025.

Ces voitures recevront des informations sur le propriétaire et son environnement à l'aide de l'Internet des objets. Sur la base de ces données, ils pourront modifier automatiquement la température, l'audio, la position du fauteuil et d'autres paramètres. Les voitures intelligentes résoudront également elles-mêmes les problèmes émergents, conduiront de manière autonome et feront des recommandations en fonction des conditions de circulation et de la route.

À quoi s'attendre de l'apprentissage automatique à l'avenir

Les possibilités que l'apprentissage automatique nous ouvre à l'avenir sont presque infinies. Voici quelques exemples impressionnants.

• Un système de santé personnalisé qui offre aux patients des soins médicaux personnalisés en fonction de leur code génétique et de leur mode de vie.
• Logiciel de sécurité qui détecte les attaques de pirates et les logiciels malveillants avec la plus grande précision.
• Systèmes de sécurité informatisés pour aéroports, stades et lieux similaires qui identifient les menaces potentielles.
• Les voitures autonomes qui s'orientent dans l'espace minimisent le nombre d'embouteillages et d'accidents.
• Des systèmes anti-fraude avancés qui peuvent sécuriser l'argent sur nos comptes.
• Des traducteurs universels qui nous permettront de recevoir une traduction précise et rapide à l'aide de smartphones et autres appareils intelligents.

Pourquoi faire attention au machine learning

Alors que beaucoup connaîtront ces opportunités avec l'avènement des nouvelles technologies, la plupart ne voudront pas comprendre comment tout cela fonctionne de l'intérieur. Mais nous ferions tous mieux de rester vigilants. En effet, avec tous les avantages, de nouveaux progrès auront des conséquences tangibles pour le marché du travail.

L'apprentissage automatique, basé sur la quantité toujours croissante de données que presque chaque personne sur terre génère, va complètement changer les professions. Bien sûr, ces innovations simplifieront le travail de nombreuses personnes, mais il y aura aussi ceux qui seront privés de leur emploi. Les algorithmes répondent déjà aux e-mails, interprètent les images médicales, aident dans les litiges, analysent les données, etc.

Les machines apprennent de leur propre expérience, de sorte que les programmeurs n'ont plus besoin d'écrire du code pour chaque situation inhabituelle. Cette capacité d'apprentissage, ainsi que les progrès de la robotique et de la technologie mobile, permettront aux ordinateurs de gérer des tâches complexes mieux que jamais.

Mais qu'arrivera-t-il aux humains lorsqu'ils seront dépassés par les machines ?

Selon. Forum économique mondial, les ordinateurs et les robots occuperont les cinq millions d'emplois que les humains possèdent maintenant au cours des cinq prochaines années.

Ainsi, nous devons garder un œil sur la façon dont l'apprentissage automatique modifie le flux de travail. Peu importe qui vous êtes: un avocat, un médecin, un travailleur de soutien, un chauffeur de camion ou n'importe qui d'autre. Le changement peut affecter tout le monde.

La meilleure façon d'éviter la mauvaise surprise lorsque les ordinateurs commencent à prendre des emplois est de penser de manière proactive et de se préparer.