Machine Learning est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d’algorithmes et de modèles statistiques permettant aux systèmes informatiques d’apprendre et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur la base de données d’entrée. Il existe différentes formes d’apprentissage dans l’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage par renforcement.
Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé est la forme d’apprentissage la plus courante dans le domaine de l’apprentissage automatique. Il implique la formation d’un modèle sur des données étiquetées, où les caractéristiques d’entrée sont associées aux étiquettes de sortie correspondantes. L’objectif de l’apprentissage supervisé est d’apprendre une fonction de mappage capable de prédire avec précision les étiquettes de sortie pour de nouvelles données d’entrée. Les algorithmes d’apprentissage supervisé comprennent la régression et la classification.
La régression est un type d’apprentissage supervisé qui implique la prédiction d’une variable de sortie continue. Elle est appelée régression parce qu’elle implique la prédiction de la valeur moyenne de la variable de sortie, ce qui est essentiellement une régression vers la moyenne. Les algorithmes de régression comprennent la régression linéaire, la régression polynomiale et la régression vectorielle de soutien.
La classification est un autre type d’apprentissage supervisé qui implique la prédiction d’une variable de sortie catégorique. Elle est appelée classification car elle consiste à classer les données d’entrée dans des catégories prédéfinies. Les algorithmes de classification comprennent la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support.
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé implique la formation d’un modèle sur des données non étiquetées, où les caractéristiques d’entrée n’ont pas d’étiquettes de sortie correspondantes. L’objectif de l’apprentissage non supervisé est d’apprendre la structure sous-jacente des données, comme les groupes, les modèles ou les associations. Les algorithmes d’apprentissage non supervisé comprennent le regroupement, l’analyse en composantes principales et l’apprentissage de règles d’association.
L’apprentissage semi-supervisé est un hybride de l’apprentissage supervisé et non supervisé. Il implique la formation d’un modèle sur des données étiquetées et non étiquetées. Les données étiquetées sont utilisées pour guider le processus d’apprentissage, tandis que les données non étiquetées sont utilisées pour améliorer la généralisation et l’évolutivité du modèle. Les algorithmes d’apprentissage semi-supervisé comprennent l’auto-apprentissage, le co-apprentissage et l’apprentissage multi-vues.
L’apprentissage par renforcement consiste à former un modèle pour qu’il prenne des décisions sur la base d’essais et d’erreurs. Le modèle reçoit un retour d’information sous forme de récompenses ou de punitions pour chaque action qu’il entreprend. L’objectif de l’apprentissage par renforcement est d’apprendre une politique qui maximise la récompense cumulative au fil du temps. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement comprennent le Q-Learning, le SARSA et le Deep Reinforcement Learning.
Pourquoi ne pas utiliser les mêmes données pour la formation et le test ?
L’un des principes fondamentaux de l’apprentissage automatique consiste à évaluer les performances d’un modèle sur des données inédites. Si les mêmes données sont utilisées pour l’entraînement et le test, le modèle peut simplement mémoriser les données et obtenir de bons résultats sur l’ensemble d’entraînement, mais de mauvais résultats sur l’ensemble de test. Ce phénomène est connu sous le nom d’overfitting, c’est-à-dire que le modèle s’adapte au bruit des données plutôt qu’aux modèles sous-jacents. Pour éviter ce phénomène, il est essentiel d’utiliser des données différentes pour l’entraînement et le test.
Une matrice de confusion est un tableau qui résume les performances d’un modèle de classification sur un ensemble de tests. Elle indique les taux de vrais positifs, de faux positifs, de vrais négatifs et de faux négatifs. Le taux de vrais positifs (TPR) est la proportion de vrais positifs qui sont correctement identifiés comme positifs. Le taux de faux positifs (FPR) est la proportion de vrais négatifs qui sont incorrectement identifiés comme positifs. Le taux de vrais négatifs (TNR) est la proportion de vrais négatifs qui sont correctement identifiés comme négatifs. Le taux de faux négatifs (FNR) est la proportion de vrais positifs qui sont incorrectement identifiés comme négatifs. La matrice de confusion peut être utilisée pour calculer des mesures telles que l’exactitude, la précision, le rappel et le score F1.
Quel est donc le lien entre l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et l’intelligence artificielle ?
L’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et l’intelligence artificielle sont des domaines connexes qui sont interconnectés. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’utilisation d’algorithmes pour apprendre à partir de données. L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui se concentre sur l’utilisation de réseaux neuronaux profonds pour apprendre à partir de données. L’intelligence artificielle est un terme générique qui englobe l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et d’autres domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la robotique.
Le choix du meilleur algorithme d’apprentissage dépend de différents facteurs tels que le type de données, le problème posé, les ressources disponibles et les mesures de performance souhaitées. Il est essentiel d’évaluer plusieurs algorithmes et de comparer leurs performances sur l’ensemble de tests. Certains algorithmes peuvent être plus performants que d’autres sur certains types de données ou de problèmes. Il est également essentiel de tenir compte de l’interprétabilité, de l’évolutivité et de la complexité du modèle. En général, les modèles simples sont préférés aux modèles complexes, à moins qu’il n’y ait une amélioration significative des performances.