Top 5 des modèles d'apprentissage automatique expliqués aux débutants

L'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur sont des innovations technologiques qui font leurs preuves dans tous les secteurs auxquels vous pouvez penser. Pas étonnant qu'ils soient les termes les plus discutés et les plus populaires dans le monde entier. Beaucoup de gens pensent encore que ce sont des concepts apparus de nulle part ; Cependant, c'est loin de la vérité.

Ces technologies existent depuis plusieurs années, mais ce n'est que depuis quelques années qu'elles ont reçu l'attention qu'elles méritent. Le mérite d'avoir permis à ces innovations d'atteindre des millions de personnes dans le monde devrait revenir aux personnes du paysage technologique.

Scientifiques, chercheurs, spécialistes du marketing et entrepreneurs ont travaillé sans relâche pour faire comprendre aux autres comment ces innovations ont la capacité de transformer notre façon de faire des affaires ou d'aborder et de résoudre les problèmes de notre vie quotidienne. La seule chose que vous devez comprendre est que bien que ces technologies soient liées les unes aux autres, elles ne sont pas identiques. Cet article de blog se concentrera sur l'apprentissage automatique et les modèles d'apprentissage automatique.

Quel est l'impact de l'apprentissage automatique ?

Au cours des dernières années, l'apprentissage automatique a pris tout son sens. Partout dans le monde, les gens ont découvert que l'apprentissage automatique avait le pouvoir de faire la différence. Le ML peut complètement changer la façon dont les gens voient les applications critiques telles que la reconnaissance d'images, l'exploration de données, les systèmes experts, le traitement du langage naturel, etc. ML peut offrir des solutions dans tous ces domaines et possède la fabrication de l'innovation dont l'humanité dépendra beaucoup des temps à venir.

La popularité de l'apprentissage automatique et la compréhension qu'il a ce qu'il faut pour changer les choses ont entraîné une augmentation de la demande de personnes qui savent comment cette technologie fonctionne et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes réels. Passons maintenant directement au sujet.

Type d'algorithmes d'apprentissage automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont des programmes bien définis qui apprennent à partir des données et s'améliorent au fil du temps. Ils ne nécessitent aucune intervention humaine pour faire leur travail. Les tâches que ces algorithmes sont censés apprendre peuvent varier de l'apprentissage basé sur les instances et l'apprentissage de la fonction de mappage qui fait correspondre l'entrée à la sortie à l'apprentissage de la structure inconnue dans un ensemble de données non étiqueté, et plus encore.

Vous devez comprendre que les algorithmes de la machine sont à la base du travail que cette technologie est censée faire. En d'autres termes, ils le font tiquer. Ainsi, il devient d'autant plus important que vous choisissiez le bon algorithme ML pour vos besoins. C'est là qu'une compréhension de base du concept est utile. Vous devez trouver un algorithme qui correspond au problème pour lequel vous cherchez une solution.

De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique aident les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données. De cette façon, les chances que leurs décisions rapportent des dividendes au fil du temps sont très élevées. Tournons maintenant notre attention vers les types d'algorithmes d'apprentissage automatique parmi lesquels choisir.

Les algorithmes d'apprentissage automatique relèvent principalement de trois catégories de base - apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement. L'apprentissage supervisé a une fonction de rétroaction qui indique si la prédiction est bonne ou mauvaise. Il existe certains types d'apprentissage supervisé , chaque ensemble de données a la sortie souhaitée. La supervision a lieu lorsqu'une prédiction produit une erreur pour modifier la fonction et apprendre à mapper l'entrée à la sortie.

L'apprentissage non supervisé n'a rien à voir avec la réponse ; il utilise simplement sa structure cachée pour catégoriser les données. Vous n'avez pas la sortie souhaitée pour un ensemble de données dans ce type d'algorithme d'apprentissage automatique. Ce qui se passe à la place, c'est que la fonction essaie de séparer les données en différentes classes. Cette division est faite de telle manière que chaque classe séparée a une partie des données avec des caractéristiques communes.

Enfin, l'apprentissage par renforcement est en quelque sorte similaire à l'apprentissage supervisé car il reçoit également un retour d'information ; cependant, ce retour n'est pas reçu pour chaque état ou entrée. Ce type d'algorithme ML est axé sur l'apprentissage d'actions pour quelques états qui peuvent l'aider à passer à l'état souhaité.

Contrairement à l'apprentissage supervisé dans lequel une erreur se produit après chaque exemple, l'apprentissage par renforcement n'enregistre les erreurs que lorsqu'un signal de renforcement est reçu. Ce comportement présente de nombreuses similitudes avec l'apprentissage humain, où vous ne recevez des commentaires que lorsqu'une récompense est imminente.

Les algorithmes d'apprentissage automatique se sont beaucoup développés au fil des ans, et ils évoluent toujours, correspondant aux problèmes auxquels ils sont utilisés pour trouver des réponses. Nous avons actuellement ces trois types qui couvrent presque tous les modèles d'apprentissage automatique utilisés aujourd'hui. À l'avenir, nous aurons peut-être quelques types supplémentaires ajoutés à ces trois.

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Modèles d'apprentissage automatique les plus populaires

Dans cette section, nous parlerons des modèles d'apprentissage automatique les plus couramment utilisés. Commençons.

1. Régression linéaire

Qu'est-ce que la régression linéaire ? Alors voilà, cet algorithme fait des prédictions sur la variable de sortie en fonction d'une ou plusieurs variables d'entrée. Il est représenté par une ligne – y=bx+c. La régression linéaire peut être utilisée pour prédire plusieurs choses. Vous pouvez utiliser ce modèle pour prédire la valeur d'une maison sur la base de ses différents attributs ou propriétés, tels que le nombre de pièces, la superficie totale, les écoles à proximité, la disponibilité des transports, etc. Il peut également être utilisé pour prédire la vente prix des produits pour différents paramètres, tels que le comportement des clients.

2. Analyse en composantes principales ou PCA

Il s'agit d'un modèle de réduction de dimension utilisé pour réduire au minimum les variables présentes dans un ensemble de données. Pour ce faire, il rassemble les variables dont l'échelle de mesure est la même et qui ont des corrélations plus élevées que les autres. Le but de ce modèle est de filtrer le jeu de données de manière à avoir accès à de nouveaux groupes de variables qui suffisent encore à décrire sa variabilité.

L'ACP est utilisée pour interpréter les enquêtes qui contiennent beaucoup d'attributs ou de questions. Par exemple, les enquêtes menées pour étudier la culture, le bien-être ou le comportement comportent généralement de nombreuses questions. Avec l'ACP, ces questions peuvent être regroupées en composantes principales qui peuvent être facilement expliquées dans le rapport d'enquête.

3. Regroupement K-means

Il s'agit d'un modèle qui utilise des centroïdes ou des centres géométriques comme référence à leurs grappes d'observation. Le nombre de clusters utilisés est décidé par la personne effectuant cette analyse. Il s'agit souvent d'analyser la segmentation du marché - soit pour découvrir une similitude entre les clients, soit pour découvrir un tout nouveau segment de clientèle.

4. Arbres de classification et de régression (CART)

Les arbres de décision sont un moyen très efficace de diviser différents résultats, puis de les regrouper. CART est un type préféré et utile d'arbre de décision utilisé à la fois pour la régression et la classification. Une variable de réponse est sélectionnée et les variables prédictives sont divisées en groupes. Le nombre de divisions requises est généralement choisi par la machine elle-même pour éviter les cas de surajustement et de sous-ajustement. CART est efficace là où d'autres modèles comme ceux de la boîte noire ne sont généralement pas adaptés en raison du manque de clarté ou de transparence qu'ils offrent.

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5. K-plus proches voisins ou k-NN

Ce modèle peut être utilisé soit pour la prédiction soit pour la classification selon les variables en question. Le modèle compare la proximité entre les observations qui existent déjà dans un ensemble de données et celles qui sont nouvellement formées. La machine fait le calcul elle-même et sélectionne le nombre de voisins à comparer (k). Il limite l'occurrence du sous-ajustement et du surajustement des données.

Pour la classification, la proximité de la plupart des voisins appartenant à une classe spécifique à la nouvelle observation détermine la classe de la nouvelle observation. Dans un scénario de prédiction, la valeur de la nouvelle observation est prédite en prenant une moyenne des attributs des voisins qui sont ciblés. En savoir plus sur KNN dans R.

Conclusion

L'apprentissage automatique est une branche basée sur l'intelligence artificielle où les données sont utilisées pour identifier des modèles qui peuvent aider à prendre des décisions sans intervention humaine minimale. Il est important de développer une compréhension plus approfondie des modèles discutés ici pour commencer à les utiliser dans la vie réelle.

Il existe de nombreuses nuances dans l'apprentissage automatique et ses algorithmes, telles que l'agression linéaire, la régression logistique, Naive Bayes, K-Means, que vous ne découvrirez que lorsque vous approfondirez ce bref apprentissage. Le ML est en effet un outil puissant qui sera utilisé à l'avenir pour trouver des solutions à certains des problèmes les plus urgents de ce monde. Assurez-vous d'être toujours à l'écoute de ce qui se passe autour de vous !

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