L'apprentissage supervisé : Un outil essentiel pour les dirigeants d'entreprise modernes

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé et comment fonctionne-t-il ?

L'apprentissage supervisé est un type d'algorithme qui apprend des données d'entraînement pour prédire les résultats et effectuer diverses tâches.

Avec des algorithmes d'apprentissage supervisé, la machine est entraînée à l'aide de données étiquetées, elle a donc déjà les bonnes réponses. Les algorithmes d'apprentissage supervisé peuvent être comparés à l'enseignement en classe ; les élèves apprennent diverses informations auprès d'un enseignant.

Les algorithmes d'apprentissage supervisé sont entraînés via des données, en enseignant ainsi un ensemble de modèles qui donnent le résultat souhaité.

Au fil du temps, le modèle d'apprentissage supervisé apprend ce que vous voulez qu'il fasse en fonction des données spécifiques que vous lui avez données. Il existe deux types d'algorithmes d'apprentissage supervisé :

Classification

L'apprentissage supervisé par la classification est utilisé lorsque la sortie ou le résultat peut être catégorisé avec deux classes ou plus.

Par exemple, vous pouvez apprendre au système à trier le courrier indésirable en lui apprenant ce qu'est le spam. Vous pouvez également lui apprendre à envoyer certains e-mails à l'aide de déclencheurs, en indiquant à la machine quoi envoyer et quand l'envoyer. Dans ces cas, vous dites à la machine ce qu'elle doit rechercher, et finalement, elle apprend à le rechercher au fil du temps.

Régression

Les algorithmes d'apprentissage supervisés par régression sont utilisés lorsque la sortie ou le résultat est une valeur continue ou réelle susceptible d'être modifiée.

Par exemple, cela est généralement utilisé pour les projections financières, car si une variable change, une variable dépendante changera également, ce qui vous donnera un chiffre complètement différent du précédent.

Une façon d'utiliser la régression est de prédire le prix d'un produit en fonction de l'inventaire s'il est interrompu, ou comment un calculateur en ligne peut vous indiquer le prix d'une maison que vous pouvez vous offrir sur la base de variables telles que le revenu, l'endettement et l'acompte.

Le modèle de machine supervisée comporte quatre étapes :

1. Collecte et traitement des données
2. Formation du modèle
3. Évaluation du modèle
4. Déploiement du modèle

Pour que les algorithmes d'apprentissage supervisé fonctionnent, ils doivent avoir un résultat ou une sortie souhaités clairs. De plus, il doit être formé à l'utilisation de certaines données de formation.

Par exemple, les clients de messagerie trient automatiquement les e-mails indésirables pour vous en fonction de données, telles que les lignes d'objet, la réputation de l'expéditeur et même les actions que vous avez prises pour placer intentionnellement des e-mails dans votre dossier de spam. Une fois le système formé, vous pouvez évaluer ses performances avant de le déployer à grande échelle.

Apprentissage supervisé, semi-supervisé ou non supervisé

Il existe trois types d'apprentissages automatiques (machine learning) à retenir : apprentissage supervisé, semi-supervisé et non supervisé. Comme nous l'avons vu, l'apprentissage automatique repose sur la saisie humaine de données pour les former au comportement. L'apprentissage supervisé permet d'étiqueter et de taguer entièrement les données avec la réponse.

Malheureusement, les données entièrement étiquetées ne sont pas toujours possibles. L'apprentissage non supervisé est un modèle d'apprentissage avec un jeu de données qui est fourni sans instructions. Cet ensemble de données est un ensemble d'exemples sans résultat souhaité. En fin de compte, il n'y a pas de bonne réponse fournie à la machine.

Au lieu de cela, la machine doit trouver un moyen de structurer les données et d'extraire des fonctionnalités utiles en les analysant. Le modèle d'apprentissage non supervisé organise les données de plusieurs manières distinctes, notamment :

• Clustering : le clustering permet aux machines de tirer des conclusions en fonction de leurs données données. En clôturant des groupes de données de formation ensemble, ils peuvent tirer des conclusions.
• Détection des anomalies : la détection des anomalies permet de trier les données et de trouver des cas de rupture dans le modèle.
• Association : l'association permet aux machines de déterminer quelles nouvelles données doivent être regroupées en fonction des données de formation.

Ce qui rend l'apprentissage supervisé et non supervisé différent, c'est que l'apprentissage non supervisé est moins précis, car il n'a pas été formé avec les bonnes réponses.

Le dernier type d'apprentissage automatique est l'apprentissage semi-supervisé, qui est un juste milieu entre un apprentissage supervisé précis et un apprentissage non supervisé moins précis. L'apprentissage semi-supervisé nécessite un ensemble de données d'apprentissage avec des données étiquetées et non étiquetées. Le système apprend ensuite ce qu'il peut à partir des données étiquetées et tire des conclusions à partir des données non étiquetées.

Avantages des modèles d'apprentissage supervisé

L'apprentissage automatique vous permet d'accomplir plus, car une machine peut analyser de grands ensembles de données pour vous. L'apprentissage supervisé présente plusieurs avantages pour votre entreprise, notamment ce qui suit :

Une prise de décision améliorée

L'apprentissage supervisé est précis, car il connaît déjà les réponses grâce à ses données de formation. Étant donné qu'il est principalement basé sur des règles, il ne correspond qu'aux enregistrements qui correspondent aux bonnes conditions.

Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour segmenter les clients en fonction de leur âge et savoir que c'est correct, car vous lui avez déjà dit ce qu'il faut faire et comment le faire. L'apprentissage supervisé peut être utilisé pour faire des prévisions financières plus précises, car il consomme un nombre illimité de données qu'il peut trier beaucoup plus rapidement qu'un humain, ce qui vous permet de prendre de meilleures décisions en fonction de données sans erreur.

Une meilleure connaissance du client

L'apprentissage supervisé peut améliorer vos connaissances client pour vous aider à en savoir plus sur le comportement des clients. L'apprentissage automatique vous permet d'analyser les informations que vous avez recueillies sur les clients, y compris les comportements et achats récents, et de les interpréter.

Permet de gagner du temps

Le filtrage des données prend du temps et les humains commettent facilement des erreurs. L'apprentissage supervisé simplifie la saisie des données pour atténuer les risques associés aux erreurs comptables. Le système peut également vous aider à calculer la valeur à vie du client.

Par exemple, vous pouvez utiliser des données pour en savoir plus sur les comportements des clients et prédire la probabilité de conversions.

Défis liés à l'apprentissage automatique

Malheureusement, l'apprentissage supervisé n'est pas parfait. Il existe plusieurs défis, notamment les suivants :

Données biaisées

Il existe de nombreux types de biais en statistiques qui peuvent être intégrés à l'apprentissage automatique et à l'IA. Étant donné que l'apprentissage supervisé dépend d'un ensemble de données pour les réponses, il est facile d'y intégrer des préjugés sans s'en rendre compte.

Le biais d'apprentissage automatique, ou biais d'IA, se produit dans les modèles d'apprentissage supervisé en raison des hypothèses qu'ils ont faites pendant l'apprentissage.

Malheureusement, ce biais peut provoquer des déséquilibres dans les données et des problèmes d'évaluation des données pour fournir des prédictions précises. De plus, les humains évaluent les résultats et peuvent créer leurs propres préjugés lors de la lecture des données compilées par l'apprentissage automatique.

Données de mauvaise qualité

Les données jouent un rôle important dans le comportement des modèles d'apprentissage supervisés. Si vous leur fournissez des données de mauvaise qualité, ils auront un résultat de mauvaise qualité.

Pour que les machines apprennent, il doit y avoir suffisamment de données. L'apprentissage automatique est sophistiqué, mais il n'est pas (encore) aussi sophistiqué que le cerveau humain. Par conséquent, il faut des tonnes de données pour apprendre, y compris des milliers d'exemples et de réponses.

Ne pas disposer de suffisamment de données signifie obtenir des résultats inexacts, car l'ordinateur s'appuie sur des exemples et doit être alimenté pour que la réponse soit correcte à chaque fois.

Coût

L'apprentissage automatique est coûteux et il peut être difficile de trouver un ingénieur en données. Les machines supervisées s'appuient sur des millions d'exemples, ce qui est chronophage et coûteux.

Utilisation de l'apprentissage supervisé pour votre entreprise

Maintenant que vous comprenez l'apprentissage supervisé et son fonctionnement, vous vous demandez peut-être comment votre entreprise peut l'utiliser pour améliorer ses processus internes et externes. Voici quelques cas d'utilisation de l'apprentissage automatique pour les entreprises :

Sécurité et détection des fraudes

L'apprentissage automatique peut également protéger votre entreprise en filtrant les e-mails de spam, en détectant les attaques de phishing et en informant les services informatiques, ainsi qu'en détectant les fraudes en fonction de la détection des anomalies.

Segmentation des clients

L'apprentissage supervisé dans le marketing peut créer des segments ou des groupes de clients en fonction de divers facteurs tels que l'historique des achats récents, le comportement, l'âge, le sexe, l'emplacement géographique, etc.

Avec la segmentation des clients, vous pouvez cibler les clients en fonction du comportement, des données démographiques, de la psychographie, des zones géographiques, etc., pour vous assurer que vos offres atteignent les bonnes personnes au bon moment.

Analyse des commentaires des clients

Vos clients vous font part de leurs commentaires sur le Web. Ils peuvent écrire des avis sur Google, Yelp ou divers sites Web, vous donner des notes ou écrire des blogs à votre sujet.

Malheureusement, il est difficile d'analyser la quantité de données relatives aux commentaires des clients que votre entreprise reçoit, en particulier sur le Web. Les algorithmes d'apprentissage supervisé peuvent vous aider à surveiller et à suivre les données tout en catégorisant les commentaires en fonction de règles définies pour vous aider à effectuer le suivi du sentiment des clients.

Prévisions et recommandations en matière de ventes et de service client

Votre taux de désabonnement est le nombre de clients qui n'effectuent pas d'actions et cessent de devenir des clients.

Il peut s'agir de clients engagés et fidèles qui cessent d'acheter avec votre entreprise d'e-commerce ou de nouveaux clients qui ne terminent pas le processus de paiement pendant une période donnée. Grâce à l'apprentissage supervisé, vous pouvez trier les clients en groupes les plus susceptibles de se désabonner, les séparant des clients engagés et fidèles pour les analyser plus étroitement et trouver de nouveaux moyens de les cibler pour éviter qu'ils ne se désabonnent.

De plus, l'apprentissage supervisé vous permet d'analyser le comportement de vos clients et les achats récents pour leur fournir des recommandations sur les produits qu'ils sont les plus susceptibles d'acheter. Bien sûr, de nombreuses entreprises font déjà une forme de recommandation.

Par exemple, votre service de streaming préféré peut afficher des émissions que vous êtes le plus susceptible d'apprécier en fonction des films et des émissions que vous avez déjà regardés.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive peut vous aider à prendre des décisions commerciales plus éclairées en prédisant tout, de la probabilité que les prospects se convertissent en certains chiffres financiers. Vous pouvez anticiper les résultats en fonction de diverses variables de sortie pour vous aider à prendre de meilleures décisions.

Utiliser l'apprentissage automatique comme outil, pas comme une béquille

L'apprentissage automatique est un outil destiné à vous aider à améliorer l'efficacité au sein de votre organisation. Cependant, cela nécessite toujours une intervention humaine.

Si vous utilisez un logiciel d'automatisation ou d'apprentissage automatique, vous devez vous assurer de lui fournir suffisamment de données de haute qualité à partir desquelles il peut apprendre pour produire les résultats les plus précis.

Mailchimp vous permet de tirer parti de l'apprentissage automatique grâce à l'automatisation. Segmentez vos clients, apprenez à partir des données et créez des campagnes marketing plus efficaces dès aujourd'hui.