L'apprentissage automatique est l'une des technologies à la croissance la plus rapide et il jouera un rôle central dans l'avenir de la technologie. À l'aide de divers algorithmes, l'apprentissage automatique est utilisé pour créer des modèles mathématiques capables de faire des prédictions basées sur des données historiques ou des données passées. Actuellement, il est déjà utilisé pour de nombreuses tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole, le filtrage des spams, le marquage automatique de Facebook, les systèmes de recommandation de produits, etc.
Ceci est le premier article de la série Machine Learning dans lequel nous allons couvrir les concepts de base et avancés de l'apprentissage automatique. Dans cet article, vous apprendrez ce qui suit :
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
- Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?
- Cycle de vie de l'apprentissage automatique
- Applications et exemples d'apprentissage automatique
- Types d'apprentissage automatique
- Étape suivante
Alors sans plus tarder, commençons notre voyage en Machine Learning !
? Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Les humains apprennent de leurs expériences passées, puis nous avons des machines/ordinateurs qui fonctionnent selon nos instructions. Et si les machines avaient la capacité d'apprendre des expériences/données passées ? C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu.
Voyons ce que dit Wikipédia :
Ainsi, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA (intelligence artificielle) qui permet à une machine d'apprendre automatiquement à partir de données passées et d'améliorer ses performances à partir de ses propres expériences. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour construire des modèles mathématiques à l'aide de données historiques (également appelées données d'apprentissage) qui lui permettent de prendre des décisions et des prédictions sans avoir besoin d'être explicitement programmé. Plus il reçoit de données (en termes simples, son expérience augmente), plus son efficacité et ses performances sont élevées.
? Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?
Nous avons appris qu'un modèle d'apprentissage automatique apprend par lui-même ; mais comment fait-il cela ?
Un modèle d'apprentissage automatique :
- Au départ, il apprend à partir de données historiques ou de données d'entraînement,
- il construit ensuite les modèles de prédiction.
- Chaque fois que de nouvelles données sont reçues par le modèle, il en prédit la sortie.
Veuillez consulter le schéma ci-dessous qui nous donne un aperçu du fonctionnement d'un modèle d'apprentissage automatique :
Pour mieux comprendre le fonctionnement du modèle d'apprentissage automatique, examinons son cycle de vie.
? Cycle de vie de l'apprentissage automatique
Un bon modèle d'apprentissage automatique a la capacité d'apprendre et d'améliorer ses performances en obtenant de plus en plus de données et il le fait en suivant un processus cyclique.
Comme le montre l'image ci-dessus, le processus d'apprentissage automatique passe par sept étapes principales :
- Collecte de données :Pour former un modèle d'apprentissage automatique, nous avons besoin de données. Ainsi, la collecte de données est la première étape du cycle de vie de l'apprentissage automatique, dans laquelle les données sont collectées à partir de diverses sources et intégrées ensemble pour créer un ensemble combiné de données appelé ensemble de données. .
- Prétraitement des données : Une fois que l'ensemble de données est prêt, il subit un prétraitement des données dans lequel les données sont transformées ou encodées afin que la machine puisse facilement les lire et les analyser.
- Traitement des données : Les applications du monde réel présentent diverses erreurs et problèmes tels que des valeurs manquantes, des données en double, des données non valides et du bruit qui peuvent entraver le modèle de formation et le résultat final. Par conséquent, il est extrêmement important de traiter ces problèmes et de rendre les données brutes compréhensibles afin qu'elles puissent être facilement comprises par l'algorithme d'apprentissage automatique. Ce processus est connu sous le nom de data wrangling.
- Analyse des données : Une fois que les données sont prêtes à être traitées, elles sont utilisées pour créer un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de nombreuses techniques d'analyse.
- Modèle de formation : Après l'analyse des données, le modèle est formé à l'aide de divers algorithmes afin qu'il puisse comprendre les modèles, les fonctionnalités et les règles fournis. Cela permet au modèle d'améliorer ses performances et son efficacité.
- Modèle de test : Une fois le modèle formé, il subit des tests où sa précision et son efficacité sont vérifiées.
- Déploiement : Enfin, le modèle est déployé sous la forme d'une application réelle.
? Applications de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est l'avenir de l'automatisation et nous avons presque tous utilisé l'apprentissage automatique dans notre vie quotidienne, sciemment ou inconsciemment. La représentation suivante montre les applications de l'apprentissage automatique :
Voyons maintenant quelques exemples concrets des applications ci-dessus de l'apprentissage automatique :
? Types d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique peut être classé en trois types :
➊ Apprentissage Supervisé
Dans l'apprentissage supervisé, un échantillon de données étiquetées est envoyé au modèle d'apprentissage automatique pour le former, sur la base duquel il prédit le résultat final. Par conséquent, l'apprentissage supervisé nous permet de créer un modèle à l'aide de données étiquetées qui lit les ensembles de données et apprend chaque caractéristique de l'ensemble de données. Une fois la formation et le traitement terminés, le modèle est testé à l'aide d'un échantillon de données pour vérifier son efficacité à prédire la sortie sur les données futures. Ainsi, l'objectif de l'apprentissage supervisé fait correspondre les données d'entrée aux données de sortie .
En termes simples, l'apprentissage supervisé est la technique d'apprentissage automatique basée sur la supervision, tout comme un étudiant qui apprend sous la supervision d'un enseignant.
L'apprentissage supervisé peut être divisé en deux groupes ou deux catégories d'algorithmes :
- Classement
- Régression
Exemple : Filtrage des spams !
➋ Apprentissage non supervisé
Comme son nom l'indique, l'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle de machine apprend sans aucune supervision. Le modèle reçoit sa formation à partir d'un ensemble de données non étiqueté ou non catégorisé et l'algorithme fonctionne sans avoir besoin d'un superviseur. L'objectif de l'apprentissage non supervisé est de réorganiser les données d'entrée en un groupe d'objets avec des modèles similaires. Par conséquent, dans l'apprentissage non supervisé, les résultats ne sont pas prédéterminés.
L'apprentissage non supervisé peut être classé en deux catégories d'algorithmes :
- Cluster
- Association
➌ Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est un type de technique d'apprentissage basée sur la rétroaction, dans laquelle un agent d'apprentissage est récompensé pour chaque action correcte alors qu'il obtient une pénalité pour chaque mauvaise action. A l'aide des retours, l'agent apprend automatiquement et améliore ses performances. En apprentissage par renforcement, le but de l'agent est d'acquérir le maximum de points de récompense, pour améliorer ses performances.
Exemple : Robot Dog apprenant le mouvement de ses bras !
? Étape suivante :prétraitement des données !
Nous avons maintenant un aperçu de ce qu'est l'apprentissage automatique, de son fonctionnement, de ses applications et exemples, et de ses types. Il est maintenant temps de passer à la phase suivante de notre parcours, à savoir le prétraitement des données. N'hésitez pas à cliquer sur le lien/bouton ci-dessous pour passer au prochain didacticiel sur le prétraitement des données.
