Comment le Big Data a changé l’apprentissage machine
Avec l’accroissement exponentiel des données produites partout dans le monde, les chercheurs, industriels et entrepreneurs s’intéressent davantage au Big Data. Ce concept désignant à la fois les méthodes de création et de traitement des mégadonnées a révolutionné l’apprentissage machine sur plusieurs niveaux.
L’évolution des supports de stockage informatique
L’apprentissage automatique, aussi appelé Machine Learning, a récemment fait des progrès spectaculaires. Notamment grâce à l’évolution des supports de stockage des données informatiques. En effet, l’augmentation de la capacité de stockage permet de collecter davantage de mégadonnées, tout en augmentant les performances de nos machines.
Actuellement, le coût de stockage des données a baissé de manière significative grâce à l’introduction de nouveaux supports informatiques. Par exemple, les nouveaux dispositifs de stockage de Fujitsu sont 30 % plus performants.
Par conséquent, les Frameworks utilisés pour le traitement du big data comme Spark, Hadoop, ou Flink peuvent traiter une quantité de données plus importante. Ce qui optimise leur résultat de manière significative.
L’abondance des données : force motrice du Big data et du Machine Learning
De manière générale, il existe une véritable co-dépendance entre le Machine Learning et le big data. Une machine a besoin de données très massives pour évoluer et apprendre de manière autonome. De son côté, le big data a besoin de nouvelles techniques pour analyser et traiter les mégadonnées, afin d’en extraire celles qui sont pertinentes.
L’abondance et la variété des données sont donc deux facteurs clés pour le développement du Machine Learning. En effet, plus il existe de données à analyser, plus le processus d’apprentissage est accéléré.
L’accroissement des capacités de calcul et de traitement des données
Le succès de l’apprentissage machine s’appuie également sur l’accroissement des capacités de calcul et de traitement du Big Data. Les nombreuses avancées technologiques dans le domaine des processeurs sont significatives. Elles contribuent à améliorer significativement les capacités de calcul et de traitement des données.
Les nouvelles puces GPU (Graphical Processing Unit) conçues exclusivement pour le big data sont extrêmement performantes. Grâce à leur capacité à effectuer des opérations de calcul Haute Performance (HPC), elles peuvent traiter plus rapidement des données du Big Data. Elles peuvent également exécuter des algorithmes plus complexes du Machine Learning. De même, les nouveaux processeurs neuromorphiques disposent d’une impressionnante puissance de calcul permettant de traiter plus efficacement des données massives.
Conclusion
Au-delà du buzz médiatique dont il fait l’objet, l’apprentissage machine est un domaine stratégique de l’Intelligence artificielle. Il impacte quasiment tous les secteurs d’activité, notamment la recherche scientifique et le marketing. Grâce à l’accroissement des capacités de stockage et de traitement des données, le Big Data contribue significativement à l’essor du Machine Learning.
