Introduction à l'apprentissage automatique pour les débutants

Les progrès scientifiques et technologiques prennent d'assaut le monde. Retournez simplement dix ans en arrière et comparez-le à la vie que vous menez aujourd'hui. Vous vous rendrez compte des profonds changements qui nous entourent, grâce aux nouvelles innovations technologiques qui font leur entrée dans nos maisons. Nous découvrons également de nouveaux termes tels que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML), la science des données et bien d'autres.

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Chaque fois que nous parlons de Machine Learning ou d'Intelligence Artificielle, la première image qui nous vient à l'esprit est celle des machines et des robots. Mais beaucoup d'entre nous ne savent pas que les bases de l'apprentissage automatique sont couramment mises en œuvre dans notre vie quotidienne.

Ici, vous obtiendrez une introduction détaillée à l'apprentissage automatique ainsi que quelques directives pour apprendre l'apprentissage automatique en python .

Une brève introduction à l'apprentissage automatique

Donner une introduction ou une définition précise et précise du Machine Learning n'est pas simple. Les experts du domaine ont donné des définitions trop techniques. Par exemple, la définition de Stanford de l'apprentissage automatique est la suivante : "L'apprentissage automatique est la science qui permet aux ordinateurs d'agir sans être explicitement programmés". Les débutants qui souhaitent apprendre l'apprentissage automatique avec Python doivent commencer leur voyage à partir de ces définitions de base.

En termes simples, l'apprentissage automatique est la capacité de la machine à apprendre des choses par elle-même. La machine est alimentée avec de vastes volumes de données, et la machine apprend à interpréter, traiter, puis analyser ces données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel. La question qui se pose maintenant est de savoir comment une machine peut apprendre par elle-même et résoudre si facilement des problèmes difficiles. Cela nous amène à l' introduction à l'apprentissage en profondeur, où toutes nos questions trouveront une réponse.

Quelques termes et définitions importants de Machine Learning que vous devez connaître

Connaître les termes et définitions de base de l'apprentissage automatique fait partie intégrante de l'introduction à l'apprentissage automatique . Voici une liste des termes standards utilisés et leurs significations :

• Modèle – Le composant principal de Machine Learning est un modèle. Un modèle est formé à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique. C'est la fonction de l'algorithme de cartographier toutes les décisions prises par le modèle en fonction de l'entrée fournie afin que la sortie correcte soit délivrée.

• Algorithme - Un algorithme d'apprentissage automatique est un ensemble de techniques et de règles statistiques utilisées pour apprendre des modèles à partir de données d'entrée, puis en tirer des informations significatives. Les algorithmes sont le pilier central du modèle Machine Learning.
• Variable prédictive - Il s'agit d'une fonctionnalité de données importante utilisée pour prédire la sortie.
• Variable de réponse - C'est la variable de sortie, qui doit être prédite en utilisant la ou les variables prévisibles.
• Données de formation – Les données de formation sont utilisées pour créer le modèle Machine Learning. À l'aide de données d'entraînement, le modèle apprend à identifier les modèles et les tendances clés qui sont essentiels pour prédire la sortie.
• Tester les données - Une fois le modèle formé, il doit être testé pour évaluer la précision avec laquelle il peut donner un résultat. Le jeu de données de test est effectué pour confirmation.

Le processus de Machine Learning - introduction à l'apprentissage en profondeur

Le processus d'apprentissage automatique comprend la construction d'un modèle prédictif, qui est utilisé pour trouver une solution à un énoncé de problème. Voici les étapes suivies dans un processus d'apprentissage automatique :

Définir l'objectif de l'énoncé du problème

C'est la première étape, où nous devons comprendre ce qui doit être prédit. À ce stade, il est essentiel de prendre des notes sur le type de données qui peuvent être utilisées pour résoudre le problème ou sur l'approche à suivre pour obtenir une solution appropriée.

Collecte de données

C'est l'étape où vous pouvez poser diverses questions comme, y a-t-il des données disponibles, y a-t-il un type spécifique de données nécessaires pour résoudre ce problème ou comment obtenir les données, etc. Si vous connaissez le type de données dont vous avez besoin, vous avez pour trouver des moyens d'obtenir ces données. Le web scraping et la collecte manuelle sont les deux moyens de collecte de données. Pour les débutants, il suffit de naviguer sur Internet, d'obtenir des ressources de données, de les télécharger et de les utiliser.

Préparation des données

Les données collectées présentent généralement de nombreuses incohérences et peuvent avoir le mauvais format. Il est crucial d'éliminer toutes les divergences. Sinon, vous risquez d'obtenir des prédictions et des calculs erronés. Analysez l'ensemble des données collectées et corrigez tout type d'incohérence.

L'analyse exploratoire des données

C'est probablement l'étape la plus excitante du processus d'apprentissage automatique. Vous devez explorer les données de manière rigoureuse et trouver toutes les données cachées. L'analyse exploratoire des données (EDA) est considérée comme la session de remue-méninges de l'apprentissage automatique. Vous serez en mesure de comprendre les tendances et les modèles de données à ce stade. En plus de tirer des informations précieuses, les corrélations entre les variables sont également bien comprises à ce stade.

Construire un modèle d'apprentissage automatique

La création d'un modèle d'apprentissage automatique fait partie intégrante de l' introduction à l'apprentissage automatique . Tous les modèles et informations obtenus lors de l'étape d'analyse des données sont utilisés pour créer le modèle. À cette étape, l'ensemble de données est divisé en deux ensembles : les données d'entraînement et les données de test. Les données de formation sont utilisées pour construire et analyser le modèle. L'algorithme d'apprentissage automatique est mis en œuvre à ce stade. Il est crucial de choisir le bon algorithme en fonction du type de problème que vous cherchez à trier.

Évaluation et optimisation de modèles

Une fois le modèle construit à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage, le modèle sera testé. Lors de la réception de l'ensemble de données de test, il est possible de vérifier l'exactitude du modèle et la prédiction des résultats. En fonction du quotient de précision, des améliorations du modèle sont suggérées et mises en œuvre. Les performances du modèle peuvent être améliorées dans une mesure raisonnable avec des procédures testées.

Prédictions

Une fois le modèle soigneusement évalué et amélioré, il est prêt à faire des prédictions, qui constituent le résultat final.

Quels sont les types d'apprentissage automatique - Apprendre l'apprentissage automatique Python ?

En parlant des bases du Machine Learning, il en existe trois types :

• Apprentissage automatique supervisé - Dans ce type d'apprentissage, vous devez superviser et entraîner la machine à travailler de manière autonome. Un bon exemple ici est le filtrage des spams de votre compte de messagerie.
• Apprentissage non supervisé - Il implique des données de formation. Mais il n'y aura ni étiquetage ni ségrégation. L'algorithme du système travaille sur les données sans aucune formation préalable. Il existe des algorithmes codés et les données de sortie seront conformes à cela.
• Apprentissage par renforcement - Dans ce type d'apprentissage, d'abord, le système apprend par lui-même. L'algorithme d'apprentissage par renforcement apprend par le processus d'interaction avec son environnement.

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Conclusion

Maintenant que vous avez une bonne introduction à l'apprentissage automatique , vous avez une idée de l'apprentissage automatique dans une certaine mesure. Les professionnels des données, les professionnels des logiciels et de l'informatique, ainsi que les ingénieurs peuvent apprendre le python d'apprentissage automatique pour améliorer leur carrière et leurs capacités professionnelles. Ainsi, la prochaine fois que vous utiliserez la fonction de marquage automatique de Facebook, Alexa d'Amazon, effectuerez une recherche Google, effectuerez une reconnaissance vocale ou faciale, ou utiliserez les filtres anti-spam de Google, sachez que l'apprentissage automatique fonctionne pour tout cela.

Introduction au deep learning, Machine Learning avec upGrad

Si vous souhaitez maîtriser l'apprentissage automatique, vous devez vous inscrire au cours de maîtrise ès sciences en apprentissage automatique et IA d'upGrad . Il s'agit du programme de certification le plus avancé où les candidats apprendront à déployer des modèles d'apprentissage automatique.