L'apprentissage automatique est essentiellement une branche de la science des données qui utilise les données pour trouver des modèles. En appliquant des connaissances mathématiques et statistiques, ces modèles sont affinés dans un processus appelé "entraînement".

Bien que beaucoup associent l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) à des technologies complexes et futuristes - comme celles représentées dans les films où l'IA se rebelle contre les humains - la réalité aujourd'hui est bien moins avancée. La plupart des systèmes d'IA actuels reposent sur une programmation "si-alors", répondant uniquement aux instructions humaines prédéfinies. L'apprentissage automatique, cependant, va plus loin en permettant aux modèles de s'auto-corriger et de s'améliorer.

Catégories d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique peut être largement divisé en ces types :

1. Apprentissage supervisé

• S'appuie sur des ensembles de données étiquetées pour l'entraînement.

• Le système apprend à faire correspondre les entrées aux sorties basées sur les exemples fournis.

• Exemple : Apprendre à une machine à identifier les papillons parmi les insectes en fournissant des données étiquetées avec des caractéristiques spécifiques comme le nombre de pattes, les ailes, la structure des antennes et les proportions du corps.

• Après l'entraînement, la machine peut analyser de nouvelles images d'insectes et déterminer s'il s'agit de papillons selon son modèle appris.

2. Apprentissage non supervisé

• Fonctionne sans données étiquetées ; la machine identifie des motifs et regroupe les points de données selon leurs caractéristiques.

• Exemple : Pour identifier les papillons, aucune étiquette n'est fournie. La machine doit identifier indépendamment les caractéristiques clés comme les ailes, les pattes et la structure du corps pour différencier les papillons des autres insectes.

• Les modèles d'apprentissage non supervisé populaires incluent les Réseaux antagonistes génératifs (GANs) et les algorithmes de clustering.

• Limitations : Les modèles non supervisés sont souvent considérés comme des "boîtes noires", où les processus internes ne sont pas totalement transparents pour les développeurs.

Algorithmes d'apprentissage automatique populaires

Il existe de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique, chacun adapté à des applications spécifiques. Quelques exemples bien connus incluent :

• Réseaux de neurones

• Arbres de décision

• Machines à vecteurs de support (SVM)

• Classificateurs bayésiens

• Méthodes de clustering

Un algorithme largement utilisé et accessible aux débutants est le clustering K-Means, qui regroupe les points de données en clusters basés sur leur similarité.

1. Algorithme K-Means : Une méthode simple de clustering non supervisé

K-Means est un algorithme de clustering non supervisé simple et largement utilisé. L'idée centrale du clustering est de regrouper les échantillons basés sur leur distance ou similarité, regroupant les échantillons similaires (ou proches) tout en séparant les échantillons dissemblables (ou éloignés) dans différents groupes. Le concept de base de K-Means est de partitionner itérativement un ensemble de données en K clusters de sorte que la moyenne de chaque cluster minimise la Somme des Erreurs Quadratiques (SSE) pour tous les points dans ce cluster.

En langage mathématique, pour un ensemble d'échantillons, K-means minimise la fonction d'erreur du clustering.

La visualisation ci-dessus illustre efficacement le concept : la variance de chaque point bleu ou rouge par rapport à son centre de cluster respectif est minimisée. Pour les clusters rouge et bleu, les deux points centraux répondent à la condition de SSE minimale pour ce partitionnement.

Exemple : K = 2 (Division des échantillons en deux clusters)

Visuellement, si nous voulons diviser les points verts de la Figure A en deux clusters, nous pourrions tracer une ligne diagonale du coin supérieur gauche au coin inférieur droit. Mais comment instruire une machine pour effectuer ce partitionnement avec précision ? Les étapes sont les suivantes :

1. Initialisation aléatoire :

Sélectionnez deux points aléatoires (par exemple, rouge et bleu) dans le système de coordonnées comme centres de clusters initiaux. Pour chaque point dans l'ensemble de données, calculez sa distance aux points rouge et bleu.

• Assignez le point au centre de cluster le plus proche : s'il est plus proche du point bleu, colorez-le en bleu ; s'il est plus proche du point rouge, colorez-le en rouge.

• Parcourez tous les points jusqu'à ce que chaque point soit assigné une couleur, comme montré à l'Étape 1.

2. Recalcul des centres de clusters :

Recalculez le centre de chaque cluster (moyenne de tous les points dans un cluster). Ajustez les centres de clusters pour minimiser l'erreur quadratique moyenne (MSE) de tous les points dans ce cluster, comme montré à l'Étape 2.

3. Répétition jusqu'à convergence :

Répétez les étapes 1 et 2 jusqu'à ce que les centres de clusters se stabilisent et que le processus converge. Ce processus itératif se termine comme montré aux Étapes 3-6.

Blockchain et apprentissage automatique

La blockchain possède deux attributs clés qui en font un excellent match pour faire progresser l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle :

1. Confidentialité : La blockchain permet l'entraînement sur des données privées sensibles sans les compromettre.

2. Mécanisme d'incitation : Le système unique de récompenses de la blockchain permet aux utilisateurs de gagner des récompenses en partageant des données ou en publiant des modèles sur la chaîne. Chacun peut vendre ses données tout en préservant sa confidentialité, et les développeurs peuvent publier et entraîner leurs modèles sur la chaîne, recevant des incitations en retour.

L'image référencée démontre le cycle de standardisation et de marchandisation dans la technologie. L'ère de la monopolisation des données touche à sa fin. L'accessibilité de la blockchain ouvre des opportunités pour une participation plus large dans la prochaine ère technologique.

Les trois facteurs critiques dans l'apprentissage automatique sont les algorithmes, la puissance de calcul et les données. Les géants technologiques comme Amazon, Apple, Google et Facebook dominent les ressources computationnelles et de données, leur permettant de maintenir une avance significative. La blockchain introduit une chance de perturber cette dominance en décentralisant l'apprentissage automatique. Ce changement peut recentrer la création de valeur des approches basées sur les données vers l'innovation algorithmique. Les incitations économiques de la blockchain fournissent un environnement fertile pour que les développeurs entraînent et optimisent les modèles, favorisant la croissance pour les développeurs d'algorithmes.

2.1 Aperçu des projets

L'intégration de l'apprentissage automatique et de la blockchain est un domaine naissant mais prometteur. Bien que de nombreuses entreprises développent des outils dans ce domaine, le potentiel reste vaste. Voici trois projets notables :

2.1.1 DeepBrain Chain

DeepBrain Chain, fondé en novembre 2017, vise à construire le plus grand réseau distribué de calcul haute performance au monde alimenté par la blockchain, servant d'infrastructure critique pour l'ère 5G+IA.

• Composants clés :

1. Réseau de calcul haute performance : Lancé en août 2018.

2. Réseau principal blockchain : Officiellement lancé le 20 mai 2021, basé sur le framework Substrate de Polkadot.

DeepBrain Chain est l'un des rares projets blockchain à avoir réalisé un déploiement à grande échelle dans le calcul haute performance. Il a fait des progrès significatifs en termes d'utilisabilité et de commercialisation, avec des applications dans la blockchain, l'IA, le cloud gaming, le rendu visuel, la biopharmacie et les simulations de semi-conducteurs.

Plus de 50 entreprises mondiales ont déployé des plateformes cloud GPU haute performance sur son réseau, servant des centaines d'entreprises et des dizaines de milliers de développeurs IA.

2.1.2 Numerai

Numerai est un fonds spéculatif qui s'appuie sur une communauté mondiale de data scientists anonymes pour prédire les prix futurs. En combinant l'intelligence distribuée, l'apprentissage automatique, la blockchain et la tokenisation, Numerai crée un nouveau modèle de gestion de fonds basé sur l'intelligence collective.

• Distribution des données :

Les data scientists reçoivent des ensembles de données anonymisés comme données d'entrée pour leurs modèles prédictifs. Ces ensembles peuvent inclure des indicateurs macroéconomiques, des prix de matières premières ou des taux de change - des données propriétaires généralement inaccessibles aux personnes externes. La suppression des métadonnées permet à Numerai de partager les données ouvertement.

• Compétitions :

Les données constituent la base des compétitions visant à créer les modèles prédictifs les plus efficaces. Les données historiques avec des résultats connus aident à valider les modèles, tandis que les données en temps réel restent incertaines pour les prédictions critiques.

• Notation et récompenses :

Les prédictions sont notées après avoir été téléchargées dans le "méta-modèle" de Numerai. Les data scientists sont récompensés en fonction de l'amélioration que leurs prédictions apportent au méta-modèle.

• Propriété intellectuelle :

Les participants conservent la propriété de leurs modèles et continuent de recevoir des récompenses si leurs modèles améliorent le méta-modèle de Numerai.

2.1.3 Protocole HUMAN

Le protocole HUMAN est un cadre décentralisé qui récompense les contributions basées sur les connaissances et les compétences, reliant l'IA et l'apprentissage automatique à travers des modèles hybrides.

Construit sur la blockchain, le protocole HUMAN rationalise les processus de gestion et de règlement pour créer une infrastructure auditable et open-source pour les marchés du travail décentralisés, connectant les demandeurs de données aux places de marché du savoir.

• Application dans l'apprentissage automatique :

Le protocole aborde directement les tâches à forte intensité de main-d'œuvre dans l'apprentissage automatique, comme l'annotation manuelle et la vérification de la qualité d'inférence des modèles, pour rendre les ensembles de données plus adaptés à l'entraînement.

• Vision future :

3.Remarques finales

Au-delà de ses applications actuelles, le protocole HUMAN est conçu pour la prochaine évolution de l'intelligence machine, où les machines interrogeront directement les humains pour obtenir des données afin de s'améliorer.

L'apprentissage automatique et la blockchain sont deux des technologies les plus passionnantes et innovantes aujourd'hui. L'apprentissage automatique sert de fondement à l'intelligence artificielle et aux big data, tandis que la blockchain a le potentiel de révolutionner l'architecture financière actuelle. Ces deux technologies sont axées sur les données, permettant naturellement une synergie dans certaines directions de recherche.

La blockchain offre un partage et une analyse de données sécurisés et efficaces, tandis que l'apprentissage automatique exploite ces données pour stimuler les avancées technologiques. Nous voyons déjà de nombreux développeurs travailler sur des projets réalisables à cette intersection, et davantage de ressources et de talents sont canalisés vers ces domaines.

Les capacités partagées et complémentaires de ces technologies continueront à se propulser mutuellement. En surfant sur la vague de la blockchain et en naviguant sur le navire de l'apprentissage automatique, nous sommes prêts à explorer le vaste océan étoilé de la technologie future !

Introduction à l'Apprentissage Automatique et Ses Applications dans la Blockchain