Algorithmes d'apprentissage automatique

Dans le monde de l’intelligence artificielle, plus précisément de l’apprentissage automatique ou mieux connu sous le nom de machine learning, il existe un grand nombre de méthodes et d’algorithmes statistiques.

Les connaître tous et savoir quand et comment les utiliser est le travail des ingénieurs en apprentissage automatique ou des data scientists.

Cet article donne une introduction aux différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique, expliquant brièvement en quoi consiste chacun d'entre eux.

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Dans le cadre du machine learning, nous trouvons 4 principaux types de modèles selon la manière dont le système est entraîné.

Dans l'apprentissage supervisé, le système est formé à l'aide de données étiquetées. Par exemple, si nous formons un système de classification d’images, nous devrons étiqueter chacune d’elles en indiquant de quel type d’image il s’agit.

Le modèle apprend à prédire des données de sortie à partir de différentes caractéristiques d'entrée, également appelées caractéristiques . Dans ce type d'apprentissage, nous pouvons distinguer les classificateurs et les régresseurs.

Le but de l’apprentissage non supervisé est de découvrir des structures et des modèles cachés au sein d’un ensemble de données. Contrairement à l’apprentissage supervisé, ces méthodes ne sont pas appliquées aux problèmes de régression ou de classification puisqu’il n’existe aucune donnée sur les résultats de sortie.

Certains de ces algorithmes sont des algorithmes de regroupement ou mieux connus sous le nom de clustering. Un exemple est le clustering K-means.

Les algorithmes semi-supervisés utilisent la combinaison d’apprentissages non supervisés et supervisés pour améliorer la puissance de prédiction.

Dans différents problèmes, il a été prouvé que si nous utilisons un grand ensemble de données non étiquetées avec une petite quantité de données étiquetées, les résultats s'améliorent considérablement.

Apprentissage renforcé ou mieux connu en anglais sous le nom de apprentissage par renforcement Il s'agit d'un système d'apprentissage dans lequel un agent apprend dans un environnement simulé par essais et erreurs en appliquant un système de récompense.

Lorsque l’agent accomplit une action correcte, il reçoit une récompense. En revanche, lorsqu'elle en fait une mauvaise, elle est pénalisée.

L'objectif de apprentissage par renforcement est de maximiser la fonction de récompense afin que le système apprenne à exécuter des actions qui lui donneront un plus grand nombre de récompenses.

Ci-dessous, nous vous montrons les types d'apprentissage automatique les plus utilisés dans le secteur de l'intelligence artificielle.

Les algorithmes de classification visent à classer une instance dans une classe spécifique. Par exemple, dans les transactions bancaires, il existe des systèmes antifraude dont la fonction est de qualifier une transaction de frauduleuse ou sécurisée.

Comme on le voit, la classification est constituée de données discrètes et peut être binaire ou multiclasse. Un exemple de classification multiclasse serait un modèle capable de classer des images de fruits dans leur étiquette correspondante : bananes, kiwis, pommes, poires ou pêches.

La régression vise à cartographier une fonction continue, avec des résultats de sortie continus. Un exemple serait un modèle d'apprentissage automatique qui souhaiterait prédire la température exacte la semaine prochaine sur la base des données de la semaine en cours.

Les résultats de sortie de ce modèle peuvent être soit des nombres exacts, soit des nombres décimaux. Cet algorithme serait donc une régression.

Les algorithmes d'apprentissage profond sont un type particulier d'apprentissage automatique qui utilise des architectures de réseaux neuronaux profonds. Ces réseaux de neurones sont constitués de neurones, de connexions entre eux et de différentes couches.

Ces types d’algorithmes sont ceux utilisés pour les problèmes d’intelligence artificielle les plus complexes comme la conduite autonome ou la génération de texte.

Les algorithmes de clustering sont des méthodes non supervisées qui visent à regrouper les données en différents groupes en fonction de leurs caractéristiques. Par exemple, nous pourrions générer des clusters à partir des caractéristiques d’un groupe de fleurs.

Les plus semblables, qui appartiennent à la même espèce ou à des espèces très semblables, se retrouveront au sein du même groupe.

Ces algorithmes utilisent différentes mesures mathématiques de distance pour déduire la distance ou la proximité de chaque point.

Il s'agit d'un type d'algorithme supervisé qui utilise des décisions ou des règles pour diviser l'espace des prédicteurs en regroupant des instances ayant des valeurs de caractéristiques similaires.

Dans cet algorithme, les valeurs ou seuils qui déterminent si une instance appartient à un groupe ou à un autre sont optimisés. Ces types de méthodes peuvent être utilisés à la fois pour des problèmes de classification et de régression.

Les algorithmes d’apprentissage paresseux sont ceux qui n’ont pas de phase de formation. L'inférence à partir des données de test est effectuée directement sur l'ensemble de données d'entraînement.

L’exemple le plus populaire d’algorithmes basés sur l’apprentissage paresseux est celui des K-voisins les plus proches.

Il existe plusieurs algorithmes dans le domaine de l’intelligence artificielle. Pour savoir lequel utiliser, il est important de comprendre les avantages et les inconvénients de chacun, en plus de parfaitement comprendre le problème à résoudre.

Cependant, nous devrons parfois essayer différents modèles pour voir lequel fonctionne le mieux avec notre ensemble de données.

Un autre facteur qui nous aidera à choisir une méthode ou une autre est l’expérience que nous avons dans le monde de l’apprentissage automatique. Au fil des années, en créant de multiples modèles pour différents objectifs, nous acquerrons l’expérience nécessaire pour savoir a priori quel peut être l’algorithme le plus approprié.