Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? C’est une question qui ouvre la porte à une nouvelle ère technologique, une époque où les ordinateurs peuvent apprendre et s’améliorer par eux-mêmes, tout comme les humains. Imaginez un monde dans lequel les ordinateurs ne se contentent pas de suivre des règles strictes, mais peuvent apprendre des données et des expériences. C’est l’essence de l’apprentissage automatique.

Qu'il s'agisse de suggérer de nouvelles émissions sur les services de streaming en fonction de votre historique de visionnage ou de permettre aux voitures autonomes de naviguer en toute sécurité, l'apprentissage automatique est à l'origine de ces avancées. Il ne s’agit pas seulement de technologie ; il s’agit de remodeler la façon dont les ordinateurs interagissent avec nous et comprennent le monde qui les entoure. Alors que l’intelligence artificielle continue d’évoluer, l’apprentissage automatique reste au cœur de son activité, révolutionnant notre relation avec la technologie et ouvrant la voie à un avenir plus connecté.

Table des matières

• Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
• Différence entre l'apprentissage automatique et la programmation traditionnelle
• Comment fonctionnent les algorithmes d'apprentissage automatique
• Cycle de vie de l'apprentissage automatique :
• Types d'apprentissage automatique
• Besoin d'apprentissage automatique :
• Diverses applications de l'apprentissage automatique
• Limites de l'apprentissage automatique

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux algorithmes de découvrir des modèles cachés dans des ensembles de données, leur permettant ainsi de faire des prédictions sur de nouvelles données similaires sans programmation explicite pour chaque tâche. L'apprentissage automatique traditionnel combine des données avec des outils statistiques pour prédire les résultats, produisant ainsi des informations exploitables. Cette technologie trouve des applications dans divers domaines tels que la reconnaissance d'images et de parole, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, la détection de fraude, l'optimisation de portefeuille et l'automatisation de tâches.

Par exemple, les systèmes de recommandation utilisent des données historiques pour personnaliser les suggestions. Netflix, par exemple, utilise un filtrage collaboratif et basé sur le contenu pour recommander des films et des émissions de télévision en fonction de l'historique de visionnage des utilisateurs, des notes et des préférences de genre. L'apprentissage par renforcement améliore encore ces systèmes en permettant aux agents de prendre des décisions basées sur les commentaires environnementaux, en affinant continuellement les recommandations.

L’impact de l’apprentissage automatique s’étend aux véhicules autonomes, aux drones et aux robots, améliorant leur adaptabilité dans des environnements dynamiques. Cette approche marque une percée dans laquelle les machines apprennent à partir d’exemples de données pour générer des résultats précis, étroitement liés à l’exploration de données et à la science des données.

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Apprentissage automatique

Différence entre l'apprentissage automatique et la programmation traditionnelle

La différence entre l'apprentissage automatique et la programmation traditionnelle est la suivante :

Comment fonctionnent les algorithmes d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique fonctionne de la manière suivante.

Un algorithme d'apprentissage automatique fonctionne en apprenant des modèles et des relations à partir de données pour faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmé pour chaque tâche. Voici un aperçu simplifié du fonctionnement d’un algorithme d’apprentissage automatique typique :

Avant d’introduire les données dans l’algorithme, celles-ci doivent souvent être prétraitées. Cette étape peut impliquer le nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes), la transformation des données (normalisation, mise à l'échelle) et leur division en ensembles d'entraînement et de test.

3. Choisir un modèle :

En fonction de la tâche (par exemple, classification, régression, clustering), un modèle d'apprentissage automatique approprié est choisi. Les exemples incluent les arbres de décision, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support et des modèles plus avancés comme les architectures d'apprentissage en profondeur.

4. Formation du modèle :

Le modèle sélectionné est entraîné à l'aide des données d'entraînement. Pendant la formation, l'algorithme apprend les modèles et les relations dans les données. Cela implique d'ajuster les paramètres du modèle de manière itérative pour minimiser la différence entre les résultats prévus et les résultats réels (étiquettes ou cibles) dans les données d'entraînement.

5. Évaluation du modèle :

Une fois formé, le modèle est évalué à l’aide des données de test pour évaluer ses performances. Des mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel ou l'erreur quadratique moyenne sont utilisées pour évaluer dans quelle mesure le modèle se généralise à de nouvelles données invisibles.

6. Mise au point :

Les modèles peuvent être affinés en ajustant les hyperparamètres (paramètres qui ne sont pas directement appris pendant la formation, comme le taux d'apprentissage ou le nombre de couches cachées dans un réseau neuronal) pour améliorer les performances.

7. Prédiction ou inférence :

Enfin, le modèle entraîné est utilisé pour faire des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données. Ce processus implique d'appliquer les modèles appris à de nouvelles entrées pour générer des sorties, telles que des étiquettes de classe dans les tâches de classification ou des valeurs numériques dans les tâches de régression.

Cycle de vie de l'apprentissage automatique :

Le cycle de vie d'un projet d'apprentissage automatique implique une série d'étapes qui incluent :

1. Étudiez les problèmes :

La première étape consiste à étudier le problème. Cette étape consiste à comprendre la problématique métier et à définir les objectifs du modèle.

Lorsque nos données liées à un problème sont collectées. c'est alors une bonne idée de vérifier correctement les données et de les créer dans le format souhaité afin qu'elles puissent être utilisées par le modèle pour trouver les modèles cachés. Cela peut être fait selon les étapes suivantes :

• Nettoyage des données
• Transformation des données
• Analyse des données explicatives et ingénierie des fonctionnalités
• Divisez l'ensemble de données pour la formation et les tests.

4. Sélection du modèle :

L'étape suivante consiste à sélectionner l'algorithme d'apprentissage automatique approprié à notre problème. Cette étape nécessite de connaître les forces et les faiblesses des différents algorithmes. Parfois, nous utilisons plusieurs modèles, comparons leurs résultats et sélectionnons le meilleur modèle selon nos exigences.

5. Construction de modèles et formation :

• Après avoir sélectionné l’algorithme, nous devons construire le modèle.
• Dans le cas du mode de création d'apprentissage automatique traditionnel, il suffit de quelques réglages d'hyperparamètres.
• Dans le cas de l'apprentissage en profondeur, nous devons définir une architecture par couche ainsi que la taille des entrées et des sorties, le nombre de nœuds dans chaque couche, la fonction de perte, l'optimiseur de descente de gradient, etc.
• Ensuite, ce modèle est entraîné à l'aide de l'ensemble de données prétraité.

6. Évaluation du modèle :

Une fois le modèle entraîné, il peut être évalué sur l'ensemble de données de test pour déterminer sa précision et ses performances à l'aide de différentes techniques. comme le rapport de classification, le score F1, la précision, le rappel, la courbe ROC, l'erreur quadratique moyenne, l'erreur absolue, etc.

7. Réglage du modèle :

Sur la base des résultats de l'évaluation, le modèle devra peut-être être ajusté ou optimisé pour améliorer ses performances. Cela implique de peaufiner les hyperparamètres du modèle.

8. Déploiement :

Une fois le modèle entraîné et réglé, il peut être déployé dans un environnement de production pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Cette étape nécessite d'intégrer le modèle dans un système logiciel existant ou de créer un nouveau système pour le modèle.

9. Surveillance et maintenance :

Enfin, il est essentiel de surveiller les performances du modèle dans l’environnement de production et d’effectuer les tâches de maintenance si nécessaire. Cela implique de surveiller la dérive des données, de recycler le modèle si nécessaire et de mettre à jour le modèle à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.

Types d'apprentissage automatique

• environnemental Apprentissage automatique supervisé
• Apprentissage automatique non supervisé
• Apprentissage automatique par renforcement

1. Apprentissage automatique supervisé :

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel l'algorithme est formé sur l'ensemble de données étiqueté. Il apprend à mapper les fonctionnalités d'entrée sur des cibles en fonction des données d'entraînement étiquetées. Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme dispose de fonctionnalités d'entrée et d'étiquettes de sortie correspondantes, et il apprend à généraliser à partir de ces données pour faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles.

Il existe deux principaux types d’apprentissage supervisé :

• Régression : La régression est un type d'apprentissage supervisé dans lequel l'algorithme apprend à prédire des valeurs continues en fonction des caractéristiques d'entrée. Les étiquettes de production dans la régression sont des valeurs continues, telles que les cours des actions et les prix de l'immobilier. Les différents algorithmes de régression dans l'apprentissage automatique sont : la régression linéaire, la régression polynomiale, la régression Ridge, la régression d'arbre de décision, la régression de forêt aléatoire, la régression de vecteur de support, etc.
• 2. Apprentissage automatique non supervisé :

  L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel l'algorithme apprend à reconnaître des modèles dans les données sans être explicitement entraîné à l'aide d'exemples étiquetés. Le but de l’apprentissage non supervisé est de découvrir la structure ou la distribution sous-jacente des données.

  Il existe deux principaux types d’apprentissage non supervisé :

  • Regroupement : Les algorithmes de clustering regroupent des points de données similaires en fonction de leurs caractéristiques. L’objectif est d’identifier des groupes, ou clusters, de points de données similaires les uns aux autres, tout en étant distincts des autres groupes. Certains algorithmes de clustering populaires incluent K-means, le clustering hiérarchique et DBSCAN.
  • Réduction de dimensionnalité : Les algorithmes de réduction de dimensionnalité réduisent le nombre de variables d'entrée dans un ensemble de données tout en préservant autant d'informations d'origine que possible. Ceci est utile pour réduire la complexité d’un ensemble de données et faciliter sa visualisation et son analyse. Certains algorithmes de réduction de dimensionnalité populaires incluent l'analyse en composantes principales (PCA), le t-SNE et les auto-encodeurs.

  3. Apprentissage automatique par renforcement

  L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à interagir avec un environnement en effectuant des actions et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions. L’objectif de l’apprentissage par renforcement est d’apprendre une politique, qui est une cartographie des états aux actions, qui maximise la récompense cumulée attendue au fil du temps.

  Il existe deux principaux types d’apprentissage par renforcement :

  • Apprentissage par renforcement basé sur un modèle : Dans l’apprentissage par renforcement basé sur un modèle, l’agent apprend un modèle de l’environnement, incluant les probabilités de transition entre les états et les récompenses associées à chaque paire état-action. L'agent utilise ensuite ce modèle pour planifier ses actions afin de maximiser sa récompense attendue. Certains algorithmes populaires d'apprentissage par renforcement basés sur des modèles incluent l'itération de valeur et l'itération de politique.
  • Apprentissage par renforcement sans modèle : Dans l'apprentissage par renforcement sans modèle, l'agent apprend une politique directement à partir de l'expérience sans construire explicitement un modèle de l'environnement. L'agent interagit avec l'environnement et met à jour sa politique en fonction des récompenses qu'il reçoit. Certains algorithmes d'apprentissage par renforcement sans modèle populaires incluent Q-Learning, SARSA et Deep Reinforcement Learning.

  Besoin d'apprentissage automatique :

  L'apprentissage automatique est important car il permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sur des tâches spécifiques sans être explicitement programmés. Cette capacité à apprendre des données et à s'adapter à de nouvelles situations rend l'apprentissage automatique particulièrement utile pour les tâches impliquant de grandes quantités de données, des prises de décision complexes et des environnements dynamiques.

  Voici quelques domaines spécifiques dans lesquels l’apprentissage automatique est utilisé :

  • Modélisation prédictive : L’apprentissage automatique peut être utilisé pour créer des modèles prédictifs pouvant aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Par exemple, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire quels clients sont les plus susceptibles d’acheter un produit particulier ou quels patients sont les plus susceptibles de développer une certaine maladie.
  • Traitement du langage naturel : L’apprentissage automatique est utilisé pour créer des systèmes capables de comprendre et d’interpréter le langage humain. Ceci est important pour des applications telles que la reconnaissance vocale, les chatbots et la traduction linguistique.
  • Vision par ordinateur: L'apprentissage automatique est utilisé pour créer des systèmes capables de reconnaître et d'interpréter des images et des vidéos. Ceci est important pour des applications telles que les voitures autonomes, les systèmes de surveillance et l’imagerie médicale.
  • Détection de fraude: L’apprentissage automatique peut être utilisé pour détecter les comportements frauduleux dans les transactions financières, la publicité en ligne et dans d’autres domaines.
  • Systèmes de recommandation : l'apprentissage automatique peut être utilisé pour créer des systèmes de recommandation qui suggèrent des produits, des services ou du contenu aux utilisateurs en fonction de leur comportement et de leurs préférences passés.

  Dans l’ensemble, l’apprentissage automatique est devenu un outil essentiel pour de nombreuses entreprises et secteurs, car il leur permet de mieux utiliser les données, d’améliorer leurs processus décisionnels et d’offrir des expériences plus personnalisées à leurs clients.

  Diverses applications de l'apprentissage automatique

  Maintenant, dans ce didacticiel d'apprentissage automatique, apprenons les applications du Machine Learning :

  • Automatisation : L'apprentissage automatique, qui fonctionne de manière totalement autonome dans n'importe quel domaine sans aucune intervention humaine. Par exemple, les robots effectuent les étapes essentielles du processus dans les usines de fabrication.
  • Industrie financière : L'apprentissage automatique gagne en popularité dans le secteur financier. Les banques utilisent principalement le ML pour trouver des modèles dans les données, mais aussi pour prévenir la fraude.
  • Organisation gouvernementale : Le gouvernement utilise le ML pour gérer la sécurité publique et les services publics. Prenons l’exemple de la Chine avec sa reconnaissance faciale massive. Le gouvernement utilise l’intelligence artificielle pour empêcher le jaywalking.
  • L'industrie de la santé : La santé a été l'un des premiers secteurs à utiliser l'apprentissage automatique avec la détection d'images.
  • Commercialisation: L'IA est largement utilisée dans le marketing grâce à un accès abondant aux données. Avant l’ère des données de masse, les chercheurs développent des outils mathématiques avancés comme l’analyse bayésienne pour estimer la valeur d’un client. Avec l’essor de la data, la direction marketing s’appuie sur l’IA pour optimiser la relation client et les campagnes marketing.
  • Commerce de détail : L'apprentissage automatique est utilisé dans le secteur de la vente au détail pour analyser le comportement des clients, prédire la demande et gérer les stocks. Il aide également les détaillants à personnaliser l'expérience d'achat de chaque client en recommandant des produits en fonction de leurs achats et préférences passés.
  • Transport : L'apprentissage automatique est utilisé dans l'industrie des transports pour optimiser les itinéraires, réduire la consommation de carburant et améliorer l'efficacité globale des systèmes de transport. Il joue également un rôle dans les véhicules autonomes, où les algorithmes ML sont utilisés pour prendre des décisions en matière de navigation et de sécurité.

  Limites de l'apprentissage automatique-

  1. Le principal défi de l’apprentissage automatique est le manque de données ou la diversité de l’ensemble de données.
  2. Une machine ne peut pas apprendre si aucune donnée n’est disponible. De plus, un jeu de données manquant de diversité donne du fil à retordre à la machine.
  3. Une machine doit être hétérogène pour acquérir des informations significatives.
  4. Il est rare qu’un algorithme puisse extraire des informations lorsqu’il n’y a pas ou peu de variations.
  5. Il est recommandé d'avoir au moins 20 observations par groupe pour aider le machine à apprendre. Cette contrainte conduit à une mauvaise évaluation et prévision.

  Conclusion

  En conclusion, comprendre qu'est-ce que l'apprentissage automatique ouvre la porte à un monde dans lequel les ordinateurs non seulement traitent les données, mais en tirent des leçons pour prendre des décisions et des prédictions. Il représente l'intersection de l'informatique et des statistiques, permettant aux systèmes d'améliorer leurs performances au fil du temps sans programmation explicite. À mesure que l’apprentissage automatique continue d’évoluer, ses applications dans tous les secteurs promettent de redéfinir la façon dont nous interagissons avec la technologie, en faisant d’elle non seulement un outil mais aussi une force de transformation dans notre vie quotidienne.