Machine learning et analyse : un guide d'experts

Le machine learning et l'analyse sont devenus des outils indispensables pour les entreprises qui cherchent à extraire des informations précieuses de leurs données. En utilisant des algorithmes puissants et des modèles statistiques, les entreprises peuvent découvrir des modèles cachés, prendre davantage de décisions basées sur les données et obtenir un avantage concurrentiel sur le marché en évolution rapide d'aujourd'hui.

Bien que les équipes puissent analyser les données sans le machine learning, les résultats peuvent être en deçà des attentes. Le fait est que le machine learning augmente considérablement les capacités des plateformes d'analyse.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes entraînés sur des ensembles de données volumineux pour reconnaître les tendances, identifier les modèles et les relations, puis utiliser ces informations pour faire des prédictions ou éclairer les décisions sans être explicitement programmés et avec une intervention humaine minimale.

La technologie de machine learning a des applications dans de nombreux secteurs, notamment les soins de santé, la finance, le marketing et la cybersécurité. Les résultats s'améliorent grâce à un processus d'apprentissage itératif qui se concentre sur l'augmentation de la précision, l'ajout de personnalisations et la réduction des erreurs dans le modèle.

En quoi consiste l'analyse ?

L'analyse est le processus qui consiste à dériver des informations à partir des données et à les utiliser pour tirer des conclusions ou prendre des décisions. Il s'agit de collecter, de nettoyer et d'organiser les données pour identifier les tendances, les corrélations et les modèles. En utilisant diverses techniques statistiques et mathématiques, l'analyse aide les entreprises à prendre des décisions plus éclairées, à améliorer les performances et à optimiser les opérations.

L'analytique est liée au domaine des statistiques, qui fournit les concepts sous-jacents qui aident les entreprises à comprendre leurs données et à les utiliser pour stimuler la croissance et la réussite. En entreprise, le terme analytique désigne souvent l'utilisation de logiciels pour trier les données, trouver des relations uniques et présenter les résultats de manière accessible via des visualisations.

Principaux points à retenir

• Le machine learning et l'analyse sont des technologies symbiotiques.
• Le machine learning peut accélérer et élargir les capacités d'analyse, notamment en identifiant les modèles et les informations souvent manqués par d'autres moyens.
• L'analytique génère de la valeur organisationnelle en traitant les données dans un contexte approprié pour des informations exploitables.
• Pour les projets d'apprentissage automatique et d'analyse, envisagez une surveillance continue pour vérifier les biais et les inexactitudes cachés.

Explication du machine learning et de l'analyse

Les efforts d'analyse bénéficient considérablement de l'application du machine learning et d'autres techniques d'IA. Les outils d'analyse qui ne reposent pas sur le machine learning utilisent des algorithmes statiques qui peuvent manquer des modèles obscurs mais importants dans les données. Le machine learning peut trouver ces modèles et, le cas échéant, examiner des ensembles de données plus volumineux et plus variés que les outils d'analyse hérités peuvent gérer.

L'analyse inclut-elle le machine learning ?

L'analyse ne nécessite pas nécessairement le machine learning. Pendant des années, les entreprises ont utilisé des outils fondés sur l'analyse statistique pour analyser les tendances dans les données, prédire les résultats futurs et évaluer l'efficacité des stratégies. Sans l'avantage du ML, elles ont cherché à répondre à des questions telles que : Quelle a été l'efficacité de notre stratégie de rabais pour les fêtes de fin d'année ? Quels produits ou services sont les plus populaires dans ce segment de clientèle ? Quels sont les plus rentables ? Bien que les méthodes traditionnelles puissent produire des réponses, sans ML, le processus est limité dans sa portée et le nombre de points de données disponibles.

Pour trouver des réponses, le traitement analytique en ligne, ou OLAP, a été utilisé pendant des décennies pour saisir un segment de données transactionnelles et les analyser à l'aide de l'analyse statistique classique. Lorsque les données sont structurées, comme dans une base de données relationnelle, l'OLAP est très efficace. Cependant, lorsque les données sont à la fois structurées et non structurées et incluent des informations non numériques sur l'entreprise, l'analyse statistique ne peut pas fournir le même niveau d'informations. Entre autres avantages, le machine learning permet aux analystes d'identifier des modèles non linéaires plus complexes, même dans des sources de données non structurées.

Alors que les entreprises placent davantage de données non structurées dans leurs data warehouses, le machine learning sera de plus en plus important pour l'analyse de tout cela.

Pourquoi le machine learning et l'analyse sont-ils importants pour les entreprises ?

Ensemble, le machine learning et les analyses extraient des informations et des prévisions précieuses à partir d'un large éventail de données. Cela peut offrir un avantage concurrentiel aux entreprises car aujourd'hui, les données proviennent de partout et, dans certains cas, en permanence : indicateurs opérationnels internes, inventaires des fournisseurs et des fournisseurs, résultats des campagnes marketing, données des applications client, données liées provenant de sources publiques, de données financières, de données générées par les appareils Internet of Things : l'écosystème technologique moderne génère des données à partir de presque toutes les interactions et les alimente dans un data warehouse ou un référentiel cloud tel qu'un data lake.

C'est beaucoup d'informations, et cela offre de nombreuses opportunités aux entreprises de trouver des informations sur les opérations, le marketing, la supply chain et bien plus encore, mais uniquement si elles peuvent analyser de grands volumes de données diverses. C'est là qu'intervient le machine learning. Avec le machine learning, l'ensemble du processus d'analyse commerciale devient plus gérable et plus étendu pour les raisons suivantes :

• L'automatisation via le machine learning peut rendre les processus de transformation des données, tels que le nettoyage des données et la reconnaissance des problèmes de qualité des données, plus efficaces.
• Le machine learning au sein des outils d'analyse peut générer des informations "aha moment" basées sur des requêtes simples des utilisateurs professionnels.
• Les outils d'analyse basés sur le machine learning peuvent également identifier des modèles cachés dans des données complexes, suscitant de nouvelles idées et discussions susceptibles de créer de nouvelles opportunités.

L'évolutivité et la flexibilité offertes par les entrepôts de données et les outils d'analyse basés sur le cloud ajoutent à l'enthousiasme suscité par les analyses basées sur le machine learning. De grandes quantités de données et des algorithmes de machine learning complexes exigent beaucoup de puissance de calcul pour une analyse efficace. Et comme il s'agit d'un espace en évolution rapide, les développeurs et les data scientists qui cherchent à créer et à déployer de nouveaux modèles bénéficient d'outils et de services en ligne spécifiquement conçus pour le machine learning et l'analyse. Le cloud permet aux entreprises d'utiliser les dernières innovations en matière d'analyse des données tout en fournissant un accès facile à toute personne de l'entreprise disposant d'informations d'identification appropriées pour utiliser le système.

Utiliser le machine learning dans l'analytique commerciale

Une fois qu'une entreprise collecte des données provenant de diverses sources dans un référentiel, les systèmes de machine learning peuvent commencer à traiter de gros volumes de données à l'appui d'initiatives stratégiques. Ces initiatives peuvent faire partie des opérations, du marketing, de la logistique et même de l'engagement public sur les réseaux sociaux.

Voici quelques utilisations populaires du machine learning dans l'analyse commerciale.

• Segmentation client : Le machine learning est utile des deux côtés de l'équation de segmentation client. Pour déterminer quels profils d'acheteurs appartiennent à quels segments de clientèle, le machine learning peut analyser les historiques d'achat et les données d'engagement afin de générer des catégorisations. Par ailleurs, le machine learning peut rapidement déterminer l'efficacité des campagnes dans des segments spécifiques, laissant aux équipes marketing une marge de manœuvre pour modifier les messages ou d'autres facteurs de campagne.
• Détection de la fraude : le machine learning peut identifier des modèles potentiellement frauduleux en tenant compte de la zone géographique, de la fréquence des achats, des types d'achat, du montant dépensé et d'autres détails des transactions individuelles et en les comparant aux profils client. Grâce aux capacités de détection d'anomalies, le système peut rapidement signaler une activité hors caractère et envoyer des transactions potentiellement illégitimes pour une enquête plus approfondie.
• Supply Chain Management : les supply chains peuvent impliquer divers partenaires, grossistes et fournisseurs de logistique du monde entier. Lorsqu'ils perturbent le flux de marchandises nécessaires, les événements locaux peuvent rapidement devenir la préoccupation des fabricants et des détaillants à des milliers de kilomètres. Le machine learning peut collecter et trier les données des fournisseurs et des entreprises logistiques pour identifier les perturbations potentielles. En outre, les systèmes de machine learning associent les données aux calendriers de fabrication pour déterminer les problèmes temporaires et repérer les tendances pouvant conduire à l'optimisation des coûts et des processus, telles que l'identification des fournisseurs sujets aux pannes de pièces ou aux livraisons en retard.
• Analyse des sentiments : L'analyse des sentiments extrait du texte à partir de messages, de transcriptions et de révisions, détermine le ton global puis analyse plus en détail les données pour obtenir des informations marketing et commerciales. Le machine learning est nécessaire pour traiter des volumes importants de données textuelles provenant de diverses sources assez rapidement pour s'adapter si, par exemple, un produit manque fréquemment d'un élément clé ou si un représentant du service est problématique.
• Analyse prédictive : l'analyse prédictive non prise en charge par le machine learning est un élément essentiel de l'analyse commerciale tant que les livres sont conservés. Des parcelles simples des ventes de l'année précédente par rapport aux ventes de l'année en cours sont le point de départ, et les statisticiens ont avancé la science de prédire l'avenir du passé énormément. Le machine learning s'appuie sur cet héritage en traitant plus précisément plus de données et en utilisant des méthodologies plus complexes. Le machine learning aide également à analyser des scénarios de simulation qui aident à guider la réflexion des chefs d'entreprise.
• Optimisation des prix : à quel prix les bénéfices sont-ils maximisés ? Trop cher, et pas assez de gens vont acheter. Trop peu coûteux et les marges souffrent. Au-delà des habitudes de dépenses, des facteurs tels que les prix des concurrents, la saisonnalité, la météo et la rareté des stocks forment un algorithme de prix complexe et dynamique. Le machine learning et l'analyse de données peuvent trier toutes ces données pour créer des scénarios de tarification optimaux.

Comprendre les analyses

Il est toujours utile de revoir les mesures que vous avez prises pour déterminer si vous avez obtenu le meilleur résultat possible. La réflexion sur les performances passées conduit généralement à des améliorations la prochaine fois. Les analyses doivent toujours avoir ce genre d'objectifs : que pouvez-vous atteindre en trouvant des informations exploitables dans les données ?

L'analyse statistique des données numériques est un bon point de départ. Mais cela laisse potentiellement beaucoup de données non analysées ou à tout le moins, produit des résultats lents tout en ouvrant la porte à l'erreur humaine. Le machine learning peut aider à élargir l'analyse pour trouver des informations qui ne sont pas facilement discernées autrement.

Types d'analyse

Les entreprises ont un large éventail de types et de techniques d'analyse parmi lesquels choisir, et la meilleure adéquation pour un projet dépend souvent de ce que l'équipe veut extraire de ses données. Voici quatre catégories d'analyses.

• Analyses descriptives. Les systèmes d'analyses descriptives utilisent les données historiques et déterminent les modèles et les métriques pour obtenir les informations nécessaires à la création d'une analyse situationnelle. Par exemple, un modèle financier peut prendre en compte les données des ventes, du marketing, des RH et des dépenses pour créer une analyse trimestrielle pour une organisation. Les tableaux de bord sont généralement le moyen de visualiser les analyses descriptives.
• Analyse de diagnostics. Les systèmes d'analyse de diagnosttics utilisent les données historiques pour trouver la cause première d'une situation, d'une tendance ou d'une relation. Par exemple, si une organisation constate un pic de plaintes concernant la qualité d'un produit spécifique, elle peut utiliser un outil d'analyse diagnostique qui prend en compte les données allant de la supply chain à la livraison du produit pour déterminer si la cause première réside dans un matériau, une étape de fabrication ou une autre cause particulière.
• Analyses prédictives. Les systèmes d'analyses prédictives créent une prévision des performances futures basée sur des données actuelles et passées pertinentes. La prédiction peut se rapporter à tout élément : modèles météorologiques, niveaux de stock optimaux, comportement des clients dans une campagne marketing. Plus il y a de données, mieux c'est de créer un profil situationnel permettant d'obtenir des informations prédictives.
• Analyses prescriptives. L'analyse prescriptive est similaire à l'analyse prédictive, mais va plus loin en suggérant des solutions aux problèmes détectés. Par exemple, un système d'analyse prédictive peut prévoir un plateau des ventes pour le trimestre suivant. Les analyses prescriptives peuvent combiner des données historiques et des analyses de marché pour produire des actions prescriptives pour surmonter les projections de ventes plus faibles.

Etapes du processus d'analyse

En général, le processus nécessite la collecte et le nettoyage de données, le choix d'une technique, l'interprétation des résultats et la communication d'informations aux parties prenantes. La collaboration entre les analystes de données, les experts de domaine et les décideurs peut être utile pour s'assurer que les informations générées sont pertinentes et pertinentes.

1. Identifiez le problème. Toutes les analyses doivent résoudre un problème commercial. Essayez-vous d'analyser les données marketing ? Découvrez ce qui entraîne la rotation du personnel Découvrez le maillon faible de votre supply chain L'identification du problème crée un point de départ pour les projets d'analyse.
2. Collectez et nettoyez les données. Maintenant que les objectifs du projet sont établis, identifiez les sources de données nécessaires à la plateforme d'analyse. Les options incluent l'utilisation d'un système iPaaS qui relie les sources de données ou la connexion à un référentiel tel qu'un lac de données ou un data warehouse. Pour garantir la compatibilité et la précision, les données doivent également être correctement formatées pour le traitement. Le nettoyage implique généralement la suppression des doublons et la dénormalisation des données avant l'analyse. Pour les sources de données reproductibles, le machine learning peut aider à automatiser une partie du processus de nettoyage et de transformation afin d'améliorer l'efficacité.
3. Explorer et visualiser les données. Grâce aux outils d'analyse, vous pouvez créer des visualisations de données et générer des informations initiales. Ce processus crée des conclusions générales qui établissent les paramètres de toutes les hypothèses basées sur les données qui serviront de base aux modèles de données, y compris les ensembles de données qui fournissent le plus de valeur.
4. Modeler les données. Grâce à une compréhension de base de l'objectif et des sources de données disponibles, les ingénieurs de données créent des modèles pour structurer et organiser les données, comblant ainsi l'écart entre les données brutes et les données prêtes à être stockées et extraites par les applications d'analyse.
5. Evaluer le modèle. Voici où vous analysez. Une fois le modèle de données prêt, les équipes peuvent commencer le processus d'analyse pour atteindre les objectifs initiaux du projet. L'analyse des données peut impliquer différentes formes d'analyse statistique, y compris l'utilisation de langages de programmation et d'outils d'analyse.
6. Déployer et surveiller. Il est maintenant temps d'agir. Une fois les rapports et les visualisations prêts, les utilisateurs peuvent présenter les résultats aux parties prenantes pour commencer les discussions sur les décisions critiques. Grâce à l'analyse, les recommandations proviennent de preuves trouvées dans les données et présentées clairement avec des visualisations, souvent avec des informations plus approfondies que les techniques d'évaluation traditionnelles ou manuelles.

Techniques clés dans l'analytique

La pratique de l'analyse repose sur un certain nombre de techniques établies dans le domaine des statistiques, puis mises à l'échelle grâce aux capacités du machine learning. Voici quelques-unes des techniques les plus courantes utilisées dans l'analyse :

• Analyse de régression. L'analyse de régression est l'une des principales techniques de modélisation statistique et de données. Avec l'analyse de régression, le modèle d'apprentissage automatique analyse les données pour voir quelles variables influencent un résultat et combien. L'analyse de régression englobe une famille de techniques, y compris la régression linéaire, la régression non linéaire et la régression logistique.
• Création de clusters. Le clustering est un type d'analyse utilisé avec des modèles de machine learning non supervisés. Avec le clustering, un modèle de machine learning explore un ensemble de données pour trouver des groupes plus petits de données associées, puis dérive des connexions et des modèles de ces groupes plus petits pour générer une meilleure compréhension.
• Analyse des séries chronologiques. Dans les statistiques et la modélisation de données, l'analyse de séries temporelles examine les points de données collectés dans une période spécifique pour les modèles, les modifications et l'impact des variables afin de créer un modèle de prédiction. L'un des exemples les plus courants d'analyse des séries chronologiques sont les données météorologiques au cours d'une année pour prédire les tendances saisonnières.
• Exploration de règles d'association. Certaines des informations les plus approfondies sur les données peuvent provenir de l'identification de modèles et de la recherche de relations intéressantes au sein d'ensembles de données volumineux, l'une des principales idées de l'analyse graphique. L'extraction de règles d'association est un type de machine learning qui trouve des connexions cachées et des points communs dans les relations variables. Par exemple, une chaîne de restauration rapide peut utiliser l'exploration des règles d'association pour rechercher les articles couramment commandés ensemble, puis les proposer en tant que lots à prix réduit pour stimuler les clients.
• Extraction de texte. L'exploration de texte est une forme de machine learning non supervisé qui prend du texte entrant à partir de sources telles que des e-mails, des commentaires de site Web ou des publications de réseaux sociaux, puis utilise le traitement du langage naturel pour obtenir des modèles significatifs. Ces modèles peuvent ensuite être associés à d'autres variables, telles que des métriques d'engagement ou des données de vente, pour favoriser la compréhension de l'intention et du sentiment.

Comprendre le machine learning

Le machine learning consiste essentiellement à trouver des connexions et des modèles dans les données. Le ML utilise des techniques aussi simples que les arbres de décision et aussi complexes que les réseaux neuronaux, avec leurs couches plus profondes capables de fournir des relations non linéaires dans les données. Cependant, quelle que soit la méthode utilisée, le machine learning aide les entreprises à améliorer leurs processus fastidieux et à explorer leurs données pour améliorer leur productivité et leur prise de décision.

Types de machine learning

Il existe un large éventail de modèles de machine learning en fonction des ressources, des objectifs et des limites d'un projet. Comprendre les différents types de techniques de machine learning permet aux équipes de faire le bon choix pour leur projet. Les types courants de machine learning sont les suivants :

• Supervisé. Dans l'apprentissage supervisé, les algorithmes de ML s'entraînent à partir d'ensembles de données étiquetés dans le but d'identifier les modèles connus pour affiner itérativement la précision des sorties. Ce processus est caractérisé comme supervisé parce que le nombre de paramètres connus impliqués permet une mesure claire de l'amélioration du modèle.
• Non supervisé. L'apprentissage non supervisé permet aux modèles de machine learning de traiter des ensembles de données non étiquetés sans tenir compte des objectifs ou des mesures. Au lieu de cela, une approche non supervisée fournit un bac à sable pour l'apprentissage organique grâce à la détection de modèles, à la détection de relations ou à d'autres formes d'informations générées. En cas de succès, les modèles entraînés par un apprentissage non supervisé seront en mesure d'imiter correctement l'environnement présenté par l'ensemble de données et de former ainsi des prédictions précises.
• Semi-supervisé. L'apprentissage semi-supervisé combine des techniques supervisées et non supervisées pour accélérer le processus de machine learning. Avec l'apprentissage semi-supervisé, un modèle prend une longueur d'avance en utilisant une petite quantité de données étiquetées. Après avoir terminé avec cet ensemble de données, le modèle commence ensuite à explorer un plus grand ensemble de données non étiquetées pour appliquer les bases apprises lors de la première étape avant d'affiner ses prédictions de manière organique et non supervisée.
• Formation de renforcement. L'apprentissage par renforcement fait référence au processus consistant à laisser un modèle explorer un ensemble de données dans le but d'atteindre un résultat spécifique. Chaque décision en cours de route génère un retour d'information en termes de renforcement positif ou négatif, qui informe ensuite le modèle au fur et à mesure de sa révision afin d'anticiper une réponse appropriée aux situations.

Etapes du processus de machine learning

Quels que soient vos objectifs et paramètres pour votre modèle de machine learning, ces projets suivent souvent un processus standard. Comprendre ce processus avant de démarrer un projet fournit une feuille de route pour l'allocation des ressources et la budgétisation tout au long du cycle de vie du machine learning.

Voici les étapes courantes pour développer des modèles de machine learning.

1. Identifiez le problème. Quel est le but de votre modèle de machine learning ? Plus important encore, d'autres ont-ils déjà produit des modèles pour cette tâche, et si oui, est-ce suffisant pour vos objectifs ? Chaque projet doit être en mesure de résoudre un problème, et la qualité de cette solution doit définir les paramètres du projet du point de départ aux mesures qui dictent le succès.
2. Collectez et nettoyez les données. Pour faire avancer n'importe quel projet de machine learning, vous avez besoin de données. Cela signifie identifier les sources de données d'entraînement similaires aux données que le modèle entraîné rencontrera en général, puis collecter et transformer ces données dans un format unifié et compatible, exempt de doublons et d'erreurs. Lésiner sur cette étape pourrait créer des biais qui faussent ou même font capoter un projet. Prendre le temps de gérer soigneusement l'ensemble de données d'un projet est un investissement pour assurer son succès.
3. Ingénieur pour les fonctionnalités. Tout ce qui se trouve dans un ensemble de données n'est pas nécessaire pour entraîner un modèle de machine learning. Une étape cruciale pour le machine learning consiste à identifier des paramètres importants pour le projet, puis à organiser des ensembles de données qui présentent une diversité autour de ces paramètres. L'ingénierie des fonctionnalités nécessite une itération dirigée par des experts, entraînant finalement des transformations en ajoutant, en supprimant ou en combinant des données pour un contexte plus large qui améliore la précision des modèles.
4. Sélectionnez et entraînez le modèle. Les objectifs de votre projet détermineront une courte liste de techniques de machine learning. Les limites pratiques, telles que les ressources de calcul, la chronologie des projets, la disponibilité de sources de données de qualité et l'expérience des membres de l'équipe, peuvent restreindre les choix et finalement dicter la meilleure adéquation à un projet. Une fois sélectionné, le modèle s'entraîne itérativement sur un ensemble de données d'entraînement organisé, affinant ses propositions et résultats jusqu'à ce qu'il atteigne une précision constante.
5. Evaluer le modèle. Un modèle entraîné avec succès fournit des résultats reproductibles, explicables et précis. Evaluez votre modèle entraîné à l'aide de données réelles pour évaluer ses performances en dehors de son ensemble de données d'entraînement. L'évaluation indique aux équipes à quel point le projet est proche de ses objectifs initiaux.
6. Déployer et surveiller. Si un modèle gère les données de test réelles de manière cohérente, il est prêt pour un environnement de production. Bien que le déploiement ne devrait avoir lieu qu'une fois que certains repères sont atteints, cela ne marque pas la fin de l'évolution du modèle. Les équipes doivent surveiller en permanence les résultats d'un modèle pour s'assurer qu'il conserve la précision, la cohérence et d'autres résultats souhaités. Si les résultats s'écartent, découvrez pourquoi.

Techniques clés du machine learning

De nombreuses techniques de machine learning sont utilisées, mais toutes les techniques ne s'appliquent pas nécessairement aux objectifs ou aux limites d'un projet. L'astuce pour réussir le machine learning est de savoir quelle technique choisir en fonction des paramètres de votre projet individuel.

Les techniques populaires utilisées dans le machine learning sont les suivantes :

• Arborescences de décision : Les arborescences de décision utilisent l'apprentissage supervisé pour comprendre les différentes options à prendre en compte lorsque les éléments passent par un workflow. Par exemple, lorsqu'une nouvelle facture arrive, certaines décisions doivent être prises avant le paiement de la facture. Les arbres de décision peuvent faciliter l'analyse de régression et le regroupement pour déterminer, par exemple, si une facture est valide, avec une facture complète plutôt qu'éventuellement frauduleuse ou si les données requises pour le paiement sont manquantes.
• Forêts aléatoires. Un seul arbre de décision ne fournit qu'une vue limitée d'une situation. Les forêts aléatoires font référence à la technique consistant à combiner plusieurs arbres décisionnels, d'où une forêt, pour créer un résultat cumulatif avec une perspective plus large. Les forêts aléatoires surmontent bon nombre des limites des arbres de décision et offrent une plus grande flexibilité dans la fonction et la portée. Dans la détection des fraudes, par exemple, la décision de légitimer ou non une transaction peut dépendre de nombreux facteurs, tels que l'origine de la transaction, si la combinaison d'articles est typique pour un client et si la taille de l'achat est inhabituelle. Les arbres de décision d'une forêt peuvent gérer chaque paramètre d'évaluation.
• Prise en charge des machines vectorielles. Parfois, les données tombent naturellement dans les clusters, qu'elles soient évidentes ou non. Les machines vectorielles de support (VM) sont un type d'apprentissage supervisé qui cherche à trouver des moyens de maximiser la différence ou la distance entre deux clusters de données. Parfois, il y a une ligne de division linéaire évidente entre les regroupements de données, parfois la fonction de division est non linéaire. S'il n'y a pas de clustering évident dans les vues bidimensionnelles, les SVM peuvent utiliser une analyse de plus grande dimension pour trouver des moyens de clusteriser les données.
• Réseaux neuronaux : les réseaux neuronaux organisent les noeuds de calcul d'une manière similaire aux réseaux de neurones dans notre cerveau. Chaque couche d'un réseau neuronal applique des fonctions uniques pour déterminer comment les données d'entrée doivent être classées et si des prédictions peuvent être faites à partir des données d'entrée.
• Amélioration des performances : chaque prédiction de modèle de machine learning est accompagnée d'un niveau de confiance. Par exemple, disons qu'une transaction ressemble à une fraude avec une confiance de 0,8, où 1,0 est parfaitement sûr. C'est une prédiction assez confiante. Lorsqu'un modèle fait son évaluation, certains calculs en cours de route contribueront considérablement à la prévision, tandis que certains ne contribueront pas beaucoup du tout. Dans de nombreux modèles, les contributeurs faibles sont réduits car ils apparaissent par eux-mêmes comme du bruit. L'augmentation de gradient cherche à combiner certains de ces bas contributeurs d'une manière qui leur permet de contribuer plus significativement à la prédiction, réduisant ainsi les taux d'erreur et augmentant les notations de confiance.

Défis de l'analyse et de l'apprentissage automatique

Le machine learning et l'analyse s'appuient sur plusieurs des mêmes techniques. Pour cette raison, les deux efforts sont confrontés à des défis similaires, qu'ils soient pris séparément ou en tant que projet combiné "analytique-alimenté-par-apprentissage automatique". Voici quelques défis communs auxquels sont confrontées les équipes de projet.

• Qualité des données : le machine learning nécessite beaucoup de données. Toutefois, lorsque ces données sont soumises à un formatage incohérent, à des doublons et à d'autres problèmes, elles peuvent fausser le processus d'entraînement du modèle. La qualité des données est l'un des principaux défis de la création d'un modèle efficace, mais notez que lorsqu'il s'agit de ML, la "qualité" signifie que les données sont correctement formatées et reflètent ce que le modèle verra dans des scénarios réels. Si les données d'entraînement sont trop propres et ne représentent pas la variabilité réelle du modèle en production, elles peuvent être trop adaptées aux données d'entraînement, c'est-à-dire ne pas être en mesure de gérer la variabilité et la complexité présentes dans les ensembles de données réels. Les entreprises doivent utiliser des stratégies pour maintenir la qualité des données, notamment en vérifiant les sources de données selon des techniques de transformation appropriées et en éliminant régulièrement les doublons. Mais ils doivent trouver un équilibre, en nettoyant suffisamment les données pour éliminer le bruit et les erreurs tout en conservant la variété.
• Sélection et optimisation des algorithmes : chaque projet répond à des besoins spécifiques, et en fonction des objectifs du projet, différentes techniques et algorithmes conviennent le mieux. Parfois, ces choix semblent évidents, comme si vous saviez que la nature structurée des arbres de décision fonctionnera pour l'ampleur et la nature du problème. Dans d'autres cas, la sélection du modèle est moins nette. Documentez les caractéristiques de vos données, telles que la taille, le type et la complexité, puis examinez le problème que vous cherchez à résoudre. Quelle puissance de traitement est nécessaire pour entraîner et utiliser le modèle, et peut-il évoluer pour gérer vos données ? Il est préférable de commencer plus simplement et d'augmenter la complexité. Des outils tels que AutoML peuvent vous aider à automatiser le test et la sélection du meilleur algorithme pour votre projet.
• Surajustement et sous-ajustement : si les données d'entraînement ne fournissent pas au modèle un équilibre approprié entre l'étendue et la qualité, le surajustement ou le sous-ajustement peut se produire. Le surajustement se produit lorsque les données d'entraînement ne contiennent que certains genres de données. Si vous voulez une application qui puisse identifier les titres de chansons et les chanteurs, mais que vous ne lui donnez que de la musique country pendant l'entraînement, elle sera perdue quand il s'agit de rock ou de R&B. Le sous-ajustement fait tout l'inverse : le modèle n'a pas été suffisamment entraîné et échoue même sur ce qui devrait être des requêtes évidentes ou des entrées vierges.
• Interprétation et explicabilité : l'interprétation et l'explicabilité sont des propriétés similaires mais distinctes d'un modèle d'IA. Lorsque le résultat d'un modèle d'IA est explicable, nous comprenons ce qu'il nous dit et, à un niveau élevé, d'où vient la réponse. Si l'IA générative écrit un résumé en quatre paragraphes d'une réunion du conseil d'administration, vous pouvez lire le procès-verbal de la réunion et comprendre comment le système a choisi d'écrire ce qu'il a fait. Ou si un modèle prévoit qu'un produit augmentera ses ventes de 3% cette année, vous pouvez consulter les rapports de vente et comprendre d'où vient ce nombre. C'est de l'explicabilité.
  
  L'interprétation signifie comprendre ce que le modèle a fait pour trouver les détails de sa réponse. Pourquoi le système de GenAI a-t-il choisi les mots qu'il a choisis dans l'ordre dans lequel il les a choisis pour résumer cette réunion du conseil d'administration ? Quels calculs a-t-il utilisé pour calculer cette prévision d'augmentation des ventes de 3 % ? Lorsque l'IA cite ses sources, elle améliore l'explicabilité. Mais à mesure que les modèles deviennent plus complexes, ils sont de moins en moins interprétables.

Meilleures pratiques en matière d'analyse et de machine learning

Les analyses et le machine learning partagent des pratiques communes concernant des facteurs tels que les sources de données, les algorithmes et les mesures d'évaluation. Ce qui suit présente les pratiques courantes en matière d'analyse et de machine learning.

1. Définir le problème et les indicateurs de succès : quel est l'objectif de votre projet d'analyse ? Cette question simple est la base de tout ce qui se passe par la suite. Sachez quel problème vous essayez de résoudre, et les décisions telles que la sélection d'algorithmes et de sources de données qui en découlent. Cela définit le point de départ, mais la ligne d'arrivée doit également être définie. Comment allez-vous mesurer le succès ? Ces deux questions fournissent le cadre général d'un projet, et à partir de là, les équipes peuvent commencer à remplir les détails.
2. Utiliser des jeux de données diversifiés et de haute qualité : les résultats d'un projet sont aussi bons que les données source. Des ensembles de données de mauvaise qualité avec des problèmes tels que la duplication et des sources irréalistes et uniformes créent des problèmes, au mieux en biaisant les résultats, au pire, conduisant à de mauvaises conclusions qui coûtent du temps, de l'argent et des clients à l'entreprise. Pour l'analyse et l'IA, les ensembles de données doivent être à jour et refléter les conditions du monde réel tout en apportant une gamme de perspectives pertinentes mais diverses.
3. Choisir les algorithmes appropriés et l'architecture de modèle : les techniques de machine learning ont été développées à des fins spécifiques. Les systèmes de détection d'anomalies sont différents des systèmes hiérarchiques de clustering ou d'identification d'objets. Certaines méthodes de ML nécessitent plus de puissance de traitement et peuvent être de mauvais choix pour des applications plus simples. De même, les modèles d'analyse ont également les meilleures utilisations. Il peut être utile d'essayer quelques algorithmes différents sur vos données et de comparer leurs performances.
4. Regulariser et optimiser les modèles : dans le machine learning, le surajustement se produit lorsque le jeu d'entraînement du modèle ne présente pas la diversité qui sera présente dans l'utilisation en production. Si un modèle est hautement entraîné sur un ensemble de données limité, il peut ne pas être en mesure d'interpréter une entrée différente de son ensemble d'entraînement. La régularisation vise à éliminer le surajustement et à rendre le modèle plus généralement applicable. L'optimisation affine itérativement un modèle pour garantir une grande précision.
5. Communiquer les résultats clairement : Les pratiques répertoriées ci-dessus impliquent des éléments techniques des projets. Cependant, l'une des clés les plus importantes du succès est souvent négligée : communiquer les résultats. Les équipes peuvent se concentrer sur l'affinement des modèles ou l'audit des sources de données et oublier que les parties prenantes clés doivent savoir comment un projet progresse. Cela nécessite une communication claire avec des mesures exploitables et une évaluation concise de "Comment ça va ?"

Cas d'utilisation et applications de l'analytique et du machine learning

Comment l'analyse et le machine learning s'appliquent-ils dans le monde réel ? Tant que les données existent, les entreprises de tous les secteurs peuvent intégrer l'analyse et le machine learning. En fait, différents services, tels que l'ingénierie, les opérations, le marketing et les ventes, peuvent les utiliser de différentes manières. Ce qui suit ne couvre qu'une poignée de cas d'utilisation présentant les avantages de l'analyse et du machine learning dans divers secteurs et fonctions.

• Marketing : Les services marketing obtiennent des données de toutes sortes de façons : suivi des interactions sur les e-mails et les publications sur les réseaux sociaux, historiques d'achat, utilisation des applications, comportement de navigation, etc. Que faire de ce flot d'informations ? Les systèmes de machine learning peuvent le compiler pour rechercher des modèles spécifiques et créer un profil basé sur l'analyse de clients et de segments individuels pour les utilisateurs professionnels. À partir de là, les décisions basées sur les données peuvent activer d'autres stratégies telles que des offres microciblées ou un engagement saisonnier par les données démographiques.
• Finances : lorsque les données d'une entreprise sont consolidées, les services financiers peuvent utiliser le machine learning pour compiler ces volumes massifs afin de déchiffrer avec les analyses. Les informations obtenues basées sur les données peuvent fournir un examen plus approfondi des facteurs critiques, tels que le flux de trésorerie, les tendances de la paie et les modèles d'achat d'actifs. Les analyses peuvent générer de nouveaux niveaux d'informations grâce à la détection des tendances et aux prévisions basées sur des modèles, tout en fournissant une assistance pour la détection des fraudes.
• Santé : entre les dossiers médicaux électroniques, les appareils connectés et les indicateurs opérationnels des installations, le machine learning et l'analyse peuvent travailler conjointement pour aider les organismes de santé à optimiser leurs opérations et à offrir de meilleurs soins individuels. Pour les opérations, la dotation en personnel peut évoluer en fonction de cycles d'utilisation éprouvés déclenchés par des facteurs tels que la saison et la météo. Pour les individus, les informations basées sur les données peuvent fournir des indicateurs sur le moment où réserver certains dépistages ou de nouveaux traitements prometteurs.
• Robotique : Presque toutes les utilisations de la robotique génèrent des données, du cycle de fabrication au produit final utilisé en production. Pour ce dernier, les données peuvent provenir de sources telles que les capteurs de température, l'utilisation du processeur, les joints mécaniques et les moteurs. Les analyses peuvent prendre cette quantité massive de données et viser à optimiser toutes les facettes de la production, telles que l'approvisionnement en fabrication et l'entretien des moteurs, réduisant ainsi les coûts de maintenance.
• Économie : Le machine learning peut bénéficier de la recherche et de l'analyse économiques de plusieurs façons. Le plus simple, il peut analyser d'énormes quantités de données et créer des visualisations. Cependant, les analystes économiques utilisent également le machine learning pour rechercher des points de données connexes, tels que le sentiment textuel, fournissant un contexte plus large à la façon et la cause d'une découverte particulière.

Oracle : Utiliser les analyses et le machine learning pour améliorer votre activité

Assez puissants pour les data scientists, mais suffisamment intuitifs pour les utilisateurs professionnels, les systèmes Oracle Analytics offrent des fonctionnalités puissantes intégrées au machine learning. Les produits Oracle Analytics peuvent vous permettre d'explorer des données avec le traitement du langage naturel, de créer des visualisations dans une interface sans code et de bénéficier d'informations en un clic alimentées par l'IA. Oracle aide à mettre les informations en contexte tout en démocratisant l'accès aux données et l'accessibilité à l'IA/ML, notamment via des fonctionnalités sans code et de type AutoML.

Le machine learning et l'analyse offrent un immense potentiel pour transformer les entreprises et stimuler l'innovation. En exploitant la puissance des données et en tirant parti des techniques avancées, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses, prendre des décisions basées sur les données et potentiellement obtenir un avantage concurrentiel. Alors que la technologie continue d'évoluer, les applications du machine learning aux analyses ne feront que se développer, offrant des opportunités passionnantes pour les entreprises de toutes tailles.

FAQ sur le machine learning et l'analyse

Quelle est la différence entre le ML et l'analyse ?

Le machine learning est le processus d'évaluation de grands ensembles de données pour identifier des modèles et créer un modèle prédictif, que ce soit pour de petites tâches d'automatisation ou pour des processus plus importants et plus complexes qui nécessitent une réflexion critique. L'analyse fait référence à la science de l'analyse systémique des données et des statistiques. Les analyses peuvent tirer parti de l'intégration du machine learning pour générer des modèles de données, mais les deux concepts existent séparément, sauf s'ils sont utilisés de manière ciblée ensemble. Dans le paysage commercial actuel, la combinaison du machine learning et de l'analyse peut positionner une entreprise pour réussir.

Quels sont les types d'analyse avec le machine learning ?

En général, tout type d'analyse peut utiliser le machine learning tant que la plateforme d'analyse la prend en charge et est correctement connectée à un référentiel de données. Sur le plan fonctionnel, presque tous les projets d'analyse peuvent bénéficier de l'utilisation du machine learning pour accélérer le processus de croisement des données.

Comment le machine learning et l'analyse peuvent-ils être utilisés pour faire des prévisions commerciales ?

Les analyses peuvent aider les entreprises à faire des prévisions commerciales en traitant les données historiques, en identifiant des modèles pour des choses telles que les cycles de vente, les tendances du marché, le comportement des clients ou même les processus de fabrication. Grâce à des informations prédictives sur l'un de ces éléments, les entreprises peuvent prendre des décisions pour tirer le meilleur parti des résultats pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Comment les entreprises peuvent-elles garantir la réussite de leurs projets de machine learning et d'analyse ?

Pour les projets de machine learning et d'analyse, tenez compte des pratiques suivantes, qui peuvent aider à les positionner pour réussir, notamment :

• Pour les deux : Utiliser des sources de données de haute qualité.
• Pour l'analyse : Les ingénieurs de données veillent à ce que la modélisation et les données respectent les normes avant utilisation.
• Pour l'analyse : sélectionner les techniques qui équilibrent le mieux les objectifs du projet et les ressources pratiques.
• Pour le machine learning : résolution des problèmes tels que le surajustement et le sous-ajustement.
• Pour le machine learning : surveillez en continu un modèle après le déploiement pour voir si d'autres révisions et ajustements sont nécessaires.