Introduction à l'apprentissage automatique pour les débutants : qu'est-ce que c'est, histoire, fonction et classification

Introduction à l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est en forte demande sur le marché actuel axé sur la technologie. C'est la dernière tendance qui a pris d'assaut le monde et qui a révolutionné le monde de l'informatique. De plus, la grande quantité de données produites par les applications a entraîné une augmentation significative de la puissance de calcul, ce qui a entraîné la popularité et la demande de compétences en apprentissage automatique parmi les étudiants et les candidats.

L'apprentissage automatique est utilisé dans différents domaines. Il a profité aux industries et aux entreprises à pas de géant, de l'automatisation des tâches de base à l'offre d'informations précieuses. L'apprentissage automatique a été mis en œuvre dans nos appareils quotidiens, tels que les trackers de fitness, les assistants domestiques intelligents, les systèmes de santé, les voitures automatisées, etc. D'autres exemples essentiels où l'apprentissage automatique est mis en œuvre sont : -

• Prédiction : L'apprentissage automatique a été principalement utilisé dans les systèmes de prédiction utiles pour commuter les probabilités de faute avant d'émettre un prêt.
• Reconnaissance d'image : La détection de visage et la détection d'image font fureur en ce moment, et l'apprentissage automatique l'a rendu possible.
• Reconnaissance vocale : Semblable à la reconnaissance d'image est la reconnaissance vocale. Il a été largement implémenté dans l'apprentissage automatique.
• Diagnostics médicaux : L'apprentissage automatique a été mis en œuvre dans les technologies de la santé pour détecter les tissus cancéreux.
• Industrie financière et commerce : l'apprentissage automatique a été largement utilisé par les entreprises pour les vérifications de crédit et pour détecter les fraudes.

L'apprentissage automatique ou ML fait partie intégrante de l'analyse de données. Il est utilisé pour créer des algorithmes et des modèles complexes qui ont aidé les chercheurs, les ingénieurs, les spécialistes des données et les analystes à prévoir et à fournir des informations fiables.

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Histoire de l'apprentissage automatique

"Machine Learning" était un terme inventé en 1959 par Arthur Samuel, un pionnier et expert en intelligence artificielle et en jeux informatiques. Il l'a défini comme le processus qui permet aux ordinateurs d'apprendre sans être programmés.

Dans les années 1940, le premier système informatique pouvant être actionné manuellement a été inventé, connu sous le nom d'ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). C'était le début de l'idée de construire une machine qui pourrait simuler l'apprentissage et la pensée humaine.

Grâce aux statistiques, l'apprentissage automatique a été popularisé dans les années 1990 et a donné naissance à des approches probabilistes en IA, qui ont encore évolué vers une approche basée sur les données. Cela a ouvert la voie aux scientifiques pour réfléchir, concevoir et construire des systèmes intelligents avec des capacités d'analyse pour apprendre à partir d'ensembles de données massifs.

Classification de l'apprentissage automatique

Les implémentations d'apprentissage automatique peuvent être séparées en trois catégories différentes en fonction du « signal » ou de la « réponse » d'apprentissage disponible pour un système d'apprentissage. Ils sont les suivants : -

1. Apprentissage supervisé

Lorsqu'un algorithme utilise des exemples de données et des réponses cibles corrélées composées d'étiquettes de chaîne ou de valeurs numériques, comme des classes ou des balises, et apprend à prédire la réponse correcte plus tard lorsqu'ils reçoivent de nouveaux exemples, on parle d'apprentissage supervisé. C'est une approche qui s'apparente à un apprentissage humain sous la supervision d'un enseignant, où l'élève mémorise les bons exemples fournis par l'enseignant. L'élève dégage ensuite les règles générales à partir de ces exemples cibles.

2. Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé se produit lorsqu'un algorithme apprend à partir d'exemples simples sans aucune réponse corrélée, laissant la détermination des modèles de données sur l'algorithme seul. Cet algorithme restructure généralement les données en quelque chose de complètement différent, comme de nouvelles fonctionnalités représentant une classe ou une collection de valeurs non associées.

Celles-ci sont très utiles pour donner aux analystes de données un aperçu de la signification des données et offrent de précieux conseils pour améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé. C'est presque comme si les humains apprenaient à déterminer que certaines choses ou instances appartiennent à la même catégorie en observant la similitude entre deux objets. Les systèmes de recommandation et les publicités que vous rencontrez en naviguant sur le Web sont de l'automatisation du marketing et sont basés sur ce type d'apprentissage automatisé non supervisé.

3. Apprentissage par renforcement

Lorsqu'un algorithme est présenté avec des exemples qui n'ont pas d'étiquettes, il peut être classé comme un type d'apprentissage non supervisé. Cependant, lorsqu'un exemple est accompagné d'un retour positif ou négatif selon la solution proposée par l'algorithme, il s'agit d'un apprentissage par renforcement. Cette catégorie d'apprentissage est liée aux applications pour lesquelles l'algorithme est appelé à prendre des décisions et à en supporter les conséquences.

Il est similaire à la méthode d'apprentissage par essais et erreurs chez les humains. Grâce à la méthode d'essai et d'erreur, les algorithmes apprennent que des plans d'action spécifiques ne sont pas aussi susceptibles de réussir que d'autres. L'un des meilleurs exemples à citer en matière d'apprentissage par renforcement est lorsque les ordinateurs apprennent à jouer à des jeux vidéo de manière autonome. L'application donne à l'algorithme des exemples de certains cas ou situations comme avoir le joueur coincé dans un labyrinthe tout en évitant un ennemi.

4. Apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé se produit lorsqu'un signal d'apprentissage inachevé est fourni avec certaines sorties cibles manquantes. L'un des cas exceptionnels de ce principe est appelé transduction, où l'ensemble des instances du problème est déterminé au moment de l'apprentissage, à l'exception de la partie où les cibles manquent.

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Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

Vous trouverez ci-dessous les étapes pour comprendre le fonctionnement de l'apprentissage automatique :

• Collecte de données : Tout d'abord, les données passées sous toute forme appropriée pour le traitement sont collectées. Plus la qualité des données augmente, plus elles deviennent appropriées pour la modélisation.
• Traitement des données : dans la plupart des cas, les données sont collectées sous forme brute et doivent être prétraitées. Il peut y avoir plusieurs valeurs manquantes pour les attributs numériques, comme le prix d'une maison peut être remplacé par la valeur moyenne de l'attribut. Cependant, les valeurs manquantes pour les traits catégoriels peuvent être remplacées par le trait qui a le mode le plus élevé. Cela dépend du type de filtres utilisés.
• Diviser les données d'entrée : les données d'entrée doivent être divisées en ensembles d'apprentissage, de validation croisée et de test. Le rapport entre les ensembles doit être de 6:2:2
• Construction de modèles : les modèles doivent être construits avec des techniques et des algorithmes appropriés sur l'ensemble d'apprentissage.
• Test du modèle conceptualisé : le modèle conceptualisé est testé avec des données qui n'ont pas été introduites dans le modèle pendant la période de formation et l'évaluation de ses performances à l'aide de métriques telles que le score F1, le rappel et la précision.

Conclusion

Les compétences en apprentissage automatique font partie des compétences les plus demandées actuellement sur le marché du travail en raison de la popularité croissante et des progrès de l'IA, qui fait désormais partie intégrante de nos vies.

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