Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?

Quel est le point commun entre la voiture autonome de Google et les recommandations que vous fait Netflix ? Tous deux utilisent, dans une certaine mesure, l’apprentissage machine pour prendre des décisions répétables, effectuer des tâches spécifiques et s’adapter de manière indépendante, avec peu ou pas d’interaction humaine.

Pour définir l’apprentissage machine en termes simples, c’est la science qui consiste à faire en sorte que les machines apprennent et agissent de manière identique aux humains, en apprenant de manière autonome à partir des interactions du monde réel et des ensembles de données d’enseignement que nous leur fournissons.

L’apprentissage machine n’est pas une nouvelle technologie. Les algorithmes qui régissent les applications actuelles de reconnaissance des formes et d’apprentissage automatique existent depuis de nombreuses années. Cependant, ce n’est qu’aujourd’hui que les modèles d’apprentissage machine commencent à interagir avec des ensembles de données plus complexes, et qu’ils peuvent apprendre via des calculs et des prévisions précédemment effectués pour produire des décisions et des résultats fiables. Construisez le bon modèle et vous aurez plus de chances d’éviter des risques inconnus et d’identifier des opportunités rentables dans toute votre entreprise.

Lisez : Do Security Analysts Trust Machine Learning Powered Analytics?

L’apprentissage machine n’est pas une science exacte. Cela englobe un large éventail d’outils, de techniques et d’idées. Voici les types de techniques et d’algorithmes d’apprentissage machine les plus courants, ainsi qu’un bref résumé de la manière dont chacun peut être utilisé pour résoudre des problèmes.

Apprentissage supervisé

Certaines des tâches les plus simples relèvent de l’apprentissage supervisé. Par exemple, un algorithme de reconnaissance de l’écriture serait typiquement classé comme une tâche d’apprentissage supervisée. Toutefois, ces tâches ne peuvent être effectuées que si l’ordinateur reçoit des paires d’entrées-sorties correctes.

Apprentissage non supervisé

Là où les algorithmes d’apprentissage machine supervisés recherchent des modèles à partir d’un ensemble de données de bonnes réponses, les tâches d’apprentissage non supervisées trouvent des modèles qui sont souvent impossibles à identifier pour un humain. Par exemple, un algorithme de marketing pourrait utiliser l’apprentissage non supervisé pour identifier des segments de prospects ayant des habitudes d’achat similaires.

Apprentissage par renforcement

Au lieu de fournir à l’ordinateur des paires d’entrées-sorties correctes, l’apprentissage par renforcement fournit à la machine une méthode pour mesurer ses performances avec un renforcement positif. Tout comme les humains et les animaux apprennent des tâches, la machine essaie plusieurs façons de résoudre un problème et est récompensée par un signal si elle réussit. Ce comportement est ensuite appris et répété la prochaine fois que le même problème est présenté.

Of course, all of this technology would be wasted if it wasn't put to good use. There are many machine learning tools and applications currently in use across every industry. Some of the most common include:

Sécurité des Données

Les malwares sont un problème qui ne va pas disparaître de sitôt.La mauvaise nouvelle, c’est que des milliers de nouvelles variantes de logiciels malveillants sont détectées chaque jour. La bonne nouvelle est que les nouveaux logiciels malveillants ont presque toujours le même code que leurs versions précédentes. Cela signifie que l’apprentissage machine peut être utilisé pour rechercher des modèles et signaler des anomalies.

Échanges financiers

Les modèles et les prévisions sont le moteur du marché boursier en vie et c’est ce qui enrichit les courtiers en bourse. Les algorithmes d’apprentissage machine sont utilisés par certaines des sociétés commerciales les plus prestigieuses au monde pour prévoir et exécuter des transactions à haut volume et à grande vitesse.

Marketing personnalisé

Lorsque vous comprenez vos clients, vous pouvez mieux les servir. Et quand on les sert mieux, on vend plus. Le marketing personnalisé utilise des algorithmes d’apprentissage machine pour créer une expérience client véritablement personnalisée qui correspond à leur comportement antérieur, à ce qu’ils aiment et n’aiment pas, et à des données de localisation, comme l’endroit où ils préfèrent faire leurs achats.

Apple, Google, Facebook et Microsoft ne sont que quelques-uns des géants technologiques qui ouvrent la voie à l’apprentissage machine. L’an dernier, en juin, Apple a publié son API Core ML, conçue pour accélérer l’intelligence artificielle sur iPhone. Et les services cloud Azure de Microsoft intègrent désormais une API Emotion, capable de détecter les émotions humaines telles que la tristesse, la colère, le bonheur, le dégoût et la surprise.

Le point commun de ces outils est qu’ils sont dynamiques et capables de s’adapter à de nouvelles règles, à de nouveaux environnements et à des informations nouvellement apprises. Des moteurs de recommandation à la reconnaissance faciale, l’apprentissage machine ouvre la voie aux entreprises big data qui prennent de grandes décisions. Dans un monde où les entreprises doivent garder une longueur d’avance sur les dernières menaces, la concurrence et l’erreur humaine, cette technologie permet aux organisations d’être plus agiles et réactives que jamais.

En plus d’utiliser l’apprentissage machine pour améliorer les processus et prendre des décisions basées sur les données, les organisations doivent être capables de gérer la sécurité de leurs données plus efficacement et de manière à ne pas ralentir les employés. La solution est Dynamic Data Protection de Forcepoint. Grâce à l’analyse du comportement humain et à une sécurité des données individualisée et adaptative, Dynamic Data Protection réduit le temps passé à trier les alertes et permet à vos DevSecOps équipes d’être plus proactives.