Différents types d'apprentissage automatique que vous devriez connaître

Introduction

L'apprentissage automatique (ML) est l'une des compétences les plus populaires pour les programmeurs. Selon un rapport publié par Indeed en 2019, l'ingénierie de l'apprentissage automatique était le travail d'IA le plus demandé aux États-Unis. Certains secteurs qui utilisent largement la technologie d'apprentissage automatique sont la finance, la banque, la santé, l'investissement, le marketing, la fabrication, la cybersécurité et les transports. Ce blog vous aidera à comprendre le concept de machine learning et ses différents types.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une technologie moderne qui utilise des données pour prédire des résultats précis et améliorer les performances d'un appareil. En termes simples, la technologie d'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'utiliser des données historiques et de prédire les résultats dans des situations similaires sans être explicitement programmés. La technologie fonctionne de la même manière que le cerveau humain. L'algorithme observe les données fournies, les analyse et enregistre les modèles de données. L'algorithme prédit les résultats en fonction des modèles précédents lorsqu'un nouvel ensemble de données est fourni. Le concept est appelé apprentissage automatique car la machine apprend à partir des informations et fournit des résultats.

Obtenez une certification d'apprentissage automatique des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes de maîtrise, Executive PGP ou Advanced Certificate pour accélérer votre carrière.

Différents types d'apprentissage automatique

Il existe 14 types différents de techniques d'apprentissage automatique en fonction du type de données de formation fournies à l'appareil et de la manière dont les données sont utilisées par l'algorithme. Discutons des différents types d'apprentissage automatique.

1. Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est le type d'apprentissage automatique le plus populaire qui utilise des données étiquetées pour la classification. Nous utilisons un ensemble de données d'entraînement avec différentes entrées et sorties pour enseigner l'algorithme dans l'apprentissage supervisé. L'algorithme prédit ensuite des résultats favorables sur la base des données d'entrée et de sortie déjà fournies.

Nous utilisons les données à trois fins dans l'apprentissage supervisé ; formation, validation et test. Tout d'abord, nous recueillons des données étiquetées pour former l'algorithme ML. Lors de la deuxième étape, nous utilisons différents jeux de données pour valider la bonne performance de l'algorithme. Enfin, l'algorithme est testé dans le monde réel.

2. Apprentissage non supervisé

Contrairement à l'apprentissage supervisé, nous utilisons des données non étiquetées ou non étiquetées dans l'apprentissage non supervisé. Dans ce type d'algorithme d'apprentissage automatique, nous n'avons pas à superviser l'algorithme en fournissant des jeux de données d'entrée et de sortie. L'algorithme lui-même découvre des modèles cachés dans les ensembles de données.

Il existe quatre types de techniques d'apprentissage non supervisé; clustering, détection d'anomalies, exploration d'associations et modèles de variables latentes. Dans le clustering, l'algorithme divise les ensembles de données en différents groupes en fonction de certaines propriétés similaires. Nous utilisons la détection d'anomalies pour trouver une activité inhabituelle dans l'ensemble de données. La technique d'exploration d'association regroupe des éléments de données fréquents.

Nos programmes d'IA et de ML aux États-Unis

3. Apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé est un mélange de techniques d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées. Nous utilisons à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner l'algorithme. Les données étiquetées sont utilisées en petites quantités et les données non étiquetées sont utilisées en grande quantité. La technique d'apprentissage semi-supervisé est utilisée pour effectuer des tâches intensives difficiles à réaliser par un apprentissage supervisé ou non supervisé seul. Tout d'abord, nous utilisons l'algorithme d'apprentissage non supervisé pour regrouper des données similaires. Ensuite, les données non étiquetées sont classées à l'aide des données étiquetées existantes.

Certaines applications pratiques de l'apprentissage semi-supervisé incluent la classification du contenu disponible sur Internet, la reconnaissance vocale et la classification ADN.

4. Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement utilise le concept de récompenses et de punitions. L'algorithme associe les événements favorables ou agréables comme des récompenses et interprète les événements désagréables comme des punitions. Le concept de récompense et de punition renforce l'algorithme et apprend à utiliser le meilleur comportement possible au fil du temps. Lorsque nous saisissons des informations, l'algorithme prend les mesures appropriées pour maximiser la récompense.

5. Apprentissage auto-supervisé

C'est un sous-ensemble de l'apprentissage non supervisé. Comme son nom l'indique, l'apprentissage auto-supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel l'algorithme recherche lui-même des données non étiquetées et fournit des résultats. Comme il est difficile d'obtenir des données étiquetées, les programmeurs utilisent souvent des données non étiquetées et facilement disponibles. Dans l'apprentissage auto-supervisé, les données assurent la supervision de l'algorithme. La machine obtient des étiquettes à partir des données elles-mêmes et prédit les entrées. L'apprentissage auto-supervisé est l'une des techniques d'apprentissage automatique les plus efficaces en termes de données.

6. Apprentissage multi-instance

C'est un type de technique d'apprentissage supervisé avec une légère variation. La technique d'apprentissage multi-instance utilise des données faiblement étiquetées. Cela signifie que les données ont des balises incomplètes et que seules les instances d'un sac se voient attribuer des étiquettes. L'algorithme utilise un concept binaire. Il marque le sac positif s'il y a une instance positive et le marque négatif si au moins une instance est négative.

Le type d'apprentissage automatique multi-instance est principalement utilisé dans les pathologies car il peut déterminer rapidement les cellules malignes dans l'échantillon. L'algorithme considère les cas négatifs de cellules malignes.

Blogs populaires sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle

7. Apprentissage en ligne

Dans l'apprentissage en ligne, l'algorithme utilise les données disponibles pour mettre à jour le modèle une fois qu'une observation est faite. La technique d'apprentissage en ligne est utilisée lorsque plusieurs observations sont présentes dans un court laps de temps.

8. Apprentissage actif

L'apprentissage actif est un type d'apprentissage automatique supervisé qui utilise un petit ensemble de données avec uniquement des points de données pertinents. Nous accordons la priorité aux données dans ce type d'apprentissage automatique. Tout d'abord, nous devons étiqueter manuellement un petit échantillon de données. L'étape suivante consiste à entraîner l'algorithme en fonction des données étiquetées. Une fois le modèle formé, nous pouvons l'utiliser pour déterminer la classe des points de données non étiquetés.

9. Apprentissage d'ensemble

Ensemble signifie combiner des choses et les regarder ensemble comme un tout. Par conséquent, l'apprentissage d'ensemble est un type d'apprentissage automatique où l'algorithme combine les prédictions de différents modèles pour de meilleurs résultats. Il existe trois modèles différents d'apprentissage d'ensemble :

• Bagging- Cela implique d'ajouter différentes prédictions à l'arbre d'échantillonnage et de retirer une moyenne de toutes les prédictions. Il utilise des échantillons du même ensemble de données.
• Empilement - Dans l'empilement, nous utilisons différents modèles du même ensemble de données. Cependant, nous utilisons également un autre modèle pour déterminer comment les prédictions peuvent être combinées.
• Boosting- Dans cette technique, nous organisons les prédictions dans une séquence et calculons la moyenne pondérée de toutes les prédictions.

9. Apprentissage par transfert

Dans la technique d'apprentissage par transfert, nous transférons les éléments d'un modèle pré-entraîné vers le nouveau modèle. Cette technique est utilisée lorsque deux modèles sont créés pour effectuer des tâches similaires. L'apprentissage par transfert est l'un des types d'apprentissage automatique les plus efficaces en termes de coût et de temps .

10. Apprentissage multitâche

L'apprentissage multitâche est un type d'apprentissage automatique dans lequel la machine apprend plusieurs tâches simultanément. Au lieu d'utiliser différents modèles pour effectuer différentes tâches, nous pouvons entraîner un modèle à effectuer plusieurs tâches et effectuer plusieurs prises en même temps.

11. Apprentissage inductif

Nous créons une règle généralisée sous la forme de IF-THEN pour l'ensemble de données en apprentissage inductif. Cette technique fonctionne sous le format « Si un événement se produit, alors cela se produit ». L'apprentissage inductif est utilisé pour dériver une fonction à partir des données données. Certaines applications pratiques de l'apprentissage inductif comprennent:

• Approbation du crédit (si un client a une propriété, alors B indique si le crédit sera approuvé ou non).
• Diagnostic de la maladie (si un patient a des symptômes A, alors le patient a la maladie B).

12. Apprentissage transductif

La transduction est le processus de conversion d'un élément d'une forme à une autre. Dans l'apprentissage transductif, nous n'avons pas à modéliser les données d'apprentissage. L'algorithme utilise directement les données pour prédire les informations en dérivant les valeurs d'une fonction inconnue à partir de l'ensemble de données donné.

13. Apprentissage déductif

L' apprentissage déductif est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour analyser des données et produire des inférences à partir de celles-ci. Dans l'apprentissage déductif, nous entraînons les algorithmes à utiliser des connaissances dont l'exactitude est prouvée. Cela aide les programmeurs à se rendre compte que des informations particulières sont correctes et ont été dérivées plus tôt.

Conclusion

De nombreuses entreprises utilisent le ML pour améliorer la satisfaction client et augmenter la fidélisation de la clientèle en créant des chatbots personnalisés. La technologie aide également à optimiser les processus de la chaîne d'approvisionnement et à automatiser les processus de financement dans les organisations. Aux États-Unis, de grandes entreprises telles que Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest et d'autres organisations utilisent l'apprentissage automatique pour automatiser les processus de travail et effectuer des tâches complexes en un minimum de temps. C'est pourquoi les ingénieurs en apprentissage automatique sont très demandés aux États-Unis.

ML est devenu l'une des options de carrière les plus lucratives aujourd'hui en raison de meilleurs salaires et d'opportunités de croissance. Vous pouvez poursuivre une maîtrise ès sciences en apprentissage automatique et intelligence artificielle de upGrad pour acquérir des connaissances avancées en apprentissage automatique et acquérir des compétences pertinentes.