Tutoriel d'apprentissage automatique : apprendre le ML à partir de zéro

Le déploiement de solutions d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) continue de faire progresser divers processus métier , l' amélioration de l' expérience client étant le principal cas d'utilisation.

Aujourd'hui, l'apprentissage automatique a un large éventail d'applications, et la plupart d'entre elles sont des technologies que nous rencontrons quotidiennement. Par exemple, Netflix ou des plates-formes OTT similaires utilisent l'apprentissage automatique pour personnaliser les suggestions pour chaque utilisateur. Ainsi, si un utilisateur regarde fréquemment des thrillers policiers ou recherche la même chose, le système de recommandation alimenté par ML de la plate-forme commencera à suggérer plus de films d'un genre similaire. De même, Facebook et Instagram personnalisent le flux d'un utilisateur en fonction des publications avec lesquelles il interagit fréquemment.

Dans ce didacticiel d'apprentissage automatique Python , nous allons plonger dans les bases de l'apprentissage automatique. Nous avons également inclus un bref tutoriel d'apprentissage en profondeur pour présenter le concept aux débutants.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Le terme "apprentissage automatique" a été inventé en 1959 par Arthur Samuel, un pionnier du jeu vidéo et de l'intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Il est basé sur le concept selon lequel les logiciels (programmes) peuvent apprendre des données, déchiffrer des modèles et prendre des décisions avec une interférence humaine minimale. En d'autres termes, ML est un domaine de la science informatique qui permet à un utilisateur de fournir une énorme quantité de données à un algorithme et de faire analyser le système et de prendre des décisions basées sur les données en fonction des données d'entrée. Par conséquent, les algorithmes ML ne reposent pas sur un modèle prédéterminé et "apprennent" directement les informations à partir des données alimentées.

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Voici un exemple simplifié -

Comment écrivons-nous un programme qui identifie les fleurs en fonction de la couleur, de la forme des pétales ou d'autres propriétés ? Alors que la manière la plus évidente serait d'établir des règles d'identification rigoureuses, une telle approche ne rendra pas les règles idéales applicables dans tous les cas. Cependant, l'apprentissage automatique adopte une stratégie plus pratique et robuste et, au lieu d'établir des règles prédéterminées, entraîne le système en l'alimentant en données (images) de différentes fleurs. Ainsi, la prochaine fois que le système verra une rose et un tournesol, il pourra classer les deux en fonction de l'expérience antérieure.

Lisez comment apprendre l'apprentissage automatique - étape par étape

Types d'apprentissage automatique

La classification de l'apprentissage automatique est basée sur la façon dont un algorithme apprend à devenir plus précis pour prédire les résultats. Ainsi, il existe trois approches de base de l'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Enseignement supervisé

En apprentissage automatique supervisé, les algorithmes sont fournis avec des données d'entraînement étiquetées. De plus, l'utilisateur définit les variables qu'il souhaite que l'algorithme évalue ; les variables cibles sont les variables que nous voulons prédire, et les caractéristiques sont les variables qui nous aident à prédire la cible. Donc, c'est plutôt comme si nous montrions à l'algorithme l'image d'un poisson et disons « c'est un poisson », puis nous montrons une grenouille et lui signalons qu'il s'agit d'une grenouille. Ensuite, lorsque l'algorithme aura été entraîné sur suffisamment de données sur les poissons et les grenouilles, il apprendra à les différencier.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage automatique non supervisé implique des algorithmes qui apprennent à partir de données d'entraînement non étiquetées. Ainsi, il n'y a que les caractéristiques (variables d'entrée) et aucune variable cible. Les problèmes d'apprentissage non supervisé incluent le regroupement, où des variables d'entrée ayant les mêmes caractéristiques sont regroupées et associées pour déchiffrer des relations significatives au sein de l'ensemble de données. Un exemple de regroupement consiste à regrouper les personnes en fumeurs et non-fumeurs. Au contraire, découvrir que les clients utilisant des smartphones achèteront également des coques de téléphone est une association.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une technique basée sur le flux dans laquelle les modèles d'apprentissage automatique apprennent à prendre une série de décisions en fonction des commentaires qu'ils reçoivent pour leurs actions. Pour chaque bonne action, la machine reçoit un retour positif, et pour chaque mauvaise, elle reçoit une pénalité ou un retour négatif. Ainsi, contrairement à l'apprentissage automatique supervisé, un modèle renforcé apprend automatiquement à l'aide de commentaires au lieu de données étiquetées.

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Pourquoi utiliser Python pour l'apprentissage automatique ?

Les projets d'apprentissage automatique diffèrent des projets logiciels traditionnels en ce que les premiers impliquent des ensembles de compétences distincts, des piles technologiques et une recherche approfondie. Par conséquent, la mise en œuvre d'un projet d'apprentissage automatique réussi nécessite un langage de programmation stable, flexible et offrant des outils robustes. Python offre tout, nous voyons donc principalement des projets d'apprentissage automatique basés sur Python.

Indépendance de la plate-forme

La popularité de Python est en grande partie due au fait qu'il s'agit d'un langage indépendant de la plate-forme et qu'il est pris en charge par la plupart des plates-formes, notamment Windows, macOS et Linux. Ainsi, les développeurs peuvent créer des programmes exécutables autonomes sur une plate-forme et les distribuer à d'autres systèmes d'exploitation sans nécessiter d'interpréteur Python. Par conséquent, les modèles d'apprentissage automatique de formation deviennent plus faciles à gérer et moins chers.

Simplicité et flexibilité

Derrière chaque modèle d'apprentissage automatique se trouvent des algorithmes et des flux de travail complexes qui peuvent être intimidants et accablants pour les utilisateurs. Mais le code concis et lisible de Python permet aux développeurs de se concentrer sur le modèle d'apprentissage automatique au lieu de se soucier des aspects techniques du langage. De plus, Python est facile à apprendre et peut gérer des tâches d'apprentissage automatique complexes, ce qui permet de construire et de tester rapidement des prototypes.

Une large sélection de frameworks et de bibliothèques

Python propose une vaste sélection de frameworks et de bibliothèques qui réduisent considérablement le temps de développement. Ces bibliothèques ont des codes pré-écrits que les développeurs utilisent pour accomplir des tâches de programmation générales. Le répertoire d'outils logiciels de Python comprend Scikit-learn, TensorFlow et Keras pour l'apprentissage automatique, Pandas pour l'analyse de données à usage général, NumPy et SciPy pour l'analyse de données et le calcul scientifique, Seaborn pour la visualisation de données, et plus encore.

Apprenez également le prétraitement des données dans l'apprentissage automatique : 7 étapes faciles à suivre

Étapes pour mettre en œuvre un projet d'apprentissage automatique Python

Si vous débutez dans l'apprentissage automatique, la meilleure façon d'accepter un projet est de répertorier les étapes clés que vous devez couvrir. Une fois que vous avez les étapes, vous pouvez les utiliser comme modèle pour les ensembles de données suivants, en comblant les lacunes et en modifiant votre flux de travail au fur et à mesure que vous avancez dans les étapes avancées.

Voici un aperçu de la mise en œuvre d'un projet de machine learning avec Python :

1. Définir le problème.
2. Installez Python et SciPy.
3. Charger le jeu de données.
4. Résumez l'ensemble de données.
5. Visualisez le jeu de données.
6. Évaluer les algorithmes.
7. Faire des prédictions.
8. Présenter les résultats.

Qu'est-ce qu'un réseau d'apprentissage en profondeur ?

Les réseaux d'apprentissage profond ou réseaux de neurones profonds (DNN) sont une branche de l'apprentissage automatique basée sur l'imitation du cerveau humain. Les DNN comprennent des unités qui combinent plusieurs entrées pour produire une seule sortie. Ils sont analogues aux neurones biologiques qui reçoivent plusieurs signaux via les synapses et envoient un seul flux d'un potentiel d'action dans son neurone.

La source

Dans un réseau de neurones, la fonctionnalité de type cerveau est obtenue grâce à des couches de nœuds constituées d'une couche d'entrée, d'une ou de plusieurs couches cachées et d'une couche de sortie. Chaque neurone ou nœud artificiel a un seuil et un poids associés et se connecte à un autre. Lorsque la sortie d'un nœud dépasse la valeur seuil définie, il est activé et envoie des données à la couche suivante du réseau.

Les DNN dépendent des données de formation pour apprendre et affiner leur précision au fil du temps. Ils constituent des outils d'intelligence artificielle robustes, permettant la classification et le regroupement des données à grande vitesse. Deux des domaines d'application les plus courants des réseaux de neurones profonds sont la reconnaissance d'images et la reconnaissance vocale.

Aller de l'avant

Qu'il s'agisse de déverrouiller un smartphone avec identification faciale, de parcourir des films ou de rechercher un sujet au hasard sur Google, les consommateurs modernes axés sur le numérique exigent des recommandations plus concises et une meilleure personnalisation. Quel que soit le secteur ou le domaine, l'IA a joué et continue de jouer un rôle important dans l'amélioration de l'expérience utilisateur. De plus, la simplicité et la polyvalence de Python ont rendu le développement, le déploiement et la maintenance de projets d'IA pratiques et efficaces sur toutes les plateformes.

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