Apprentissage automatique avec Python : liste des algorithmes à maîtriser

Qu'est-ce que Python ?

C'est un langage de programmation orienté objectif qui a été développé en 1991 par Guido van Rossum . C'est très à comprendre et à apprendre. Python est populaire parmi les développeurs car il améliore la réutilisation du code et la modularité du programme. Python est un langage de programmation interactif de haut niveau qui permet une interaction directe entre les développeurs et les interprètes, ce qui rend l'écriture de code très facile.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique (ML) ?

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de suivre un apprentissage automatique et de s'améliorer au fil du temps grâce à l'expérience. L'objectif principal de l'apprentissage automatique est de proposer des programmes informatiques capables de s'améliorer en fonction de nouvelles données sans nécessiter de programmation explicite.

Le ML fonctionne en conjonction avec des outils statistiques et les données prédisent les sorties. Il est également associé au modèle prédictif bayésien et à l'algorithme d'exploration de données. Après avoir reçu l'entrée de l'utilisateur, les ordinateurs utilisent un algorithme pour fournir une sortie. Il existe plusieurs applications de l'apprentissage automatique, notamment la maintenance prédictive, la détection des fraudes, la traduction automatique, la vidéosurveillance, etc.

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Comment l'apprentissage automatique et Python s'additionnent-ils ?

Python possède plusieurs fonctionnalités qui en font un complément idéal à l'apprentissage automatique. Certaines de ces fonctionnalités sont mentionnées ci-dessous :

1. C'est facile à coder. Écrire du code en Python est aussi simple qu'un, deux et trois. C'est beaucoup plus facile que d'autres langages comme Java et C++.

2. Intégré. Il ne faut ni beaucoup de temps ni d'efforts pour l'intégrer à C, C++ et à d'autres langages de programmation.

3. Portable. C'est un langage de programmation indépendant. Le même programme écrit en Python peut être exécuté sur macOS ou Windows. Il n'a pas besoin de codes différents pour fonctionner sur différents systèmes d'exploitation.

4. Orienté objet. C'est l'exemple parfait d'un langage de programmation basé sur la POO. Des concepts tels que les objets, les classes, l'encapsulation, l'héritage et le polymorphisme, entre autres, sont courants avec les langages orientés objet. Python prend en charge tout cela et plus encore.

5. Dynamique. C'est l'un des rares langages à typage dynamique. Cela signifie que vous n'êtes pas obligé de déclarer le type de données lors de l'écriture du code car il est décidé au moment de l'exécution lorsque les variables sont déclarées.

Types d'algorithmes d'apprentissage automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont en gros deux catégories - supervisés et non supervisés. Détaillons ces deux types.

1. Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est le type le plus préféré lorsqu'il s'agit de problèmes pratiques d'apprentissage automatique. Il a deux types de variables - les variables d'entrée et les variables d'entrée. Un algorithme est utilisé pour apprendre une fonction qui mappe l'entrée à la sortie. L'objectif ici est d'estimer la fonction de mappage de manière à ce que vous ou votre machine puissiez prédire la variable de sortie en fonction de la variable d'entrée qui vous est fournie pour un ensemble de données donné. Il existe différents types d'apprentissage supervisé que vous devez connaître.

C'est ce qu'on appelle l'apprentissage supervisé, cela fonctionne comme la façon dont les enseignants supervisent le processus d'apprentissage dans la classe. Ici, un ensemble de données d'apprentissage supervise l'apprentissage d'un algorithme. Nous avons la sortie souhaitée - l'algorithme sous la supervision de l'ensemble de données continue de faire des prédictions itératives jusqu'à ce que le niveau de performance souhaité soit atteint.

Ce type d'algorithme peut être séparé en deux groupes - classification et régression. Les algorithmes de classification sont ceux qui présentent une catégorie comme variable de sortie. D'autre part, les algorithmes de régression sont ceux qui ont une valeur réelle comme variable de sortie - poids ou dollars.

2. Apprentissage automatique non supervisé

Dans ce type d'algorithme d'apprentissage automatique, vous avez les variables d'entrée. Aucune variable de sortie n'est disponible. L'objectif de l'apprentissage non supervisé est de modéliser la distribution ou la structure des données pour en savoir plus sur l'ensemble de données. Ces algorithmes sont connus sous le nom d'algorithmes d'apprentissage non supervisés, car ils ne vous fournissent ni les résultats souhaités ni la supervision de l'apprentissage.

Les algorithmes sont complètement autonomes et ils sont responsables à la fois de trouver et de présenter des apprentissages intéressants dans un ensemble de données. Ces algorithmes sont ensuite regroupés en problèmes d'association et de clustering. Les problèmes de clustering sont ceux qui ont des groupements inhérents dans les données données. D'autre part, les problèmes d'association sont ceux qui ont des règles qui définissent de grandes parties des données.

Quelques algorithmes d'apprentissage automatique courants en Python

1. Régression linéaire

Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage automatique supervisé en Python. Il prédit un résultat et observe les caractéristiques. En fonction du nombre de variables sur lesquelles il s'exécute - une ou plusieurs - nous pouvons l'appeler régression linéaire simple ou régression linéaire multiple. C'est l'un des algorithmes ML les plus populaires en Python.

Il a une fonction simple - créer une ligne en appliquant des poids aux variables, puis en faisant une prédiction. La régression linéaire est souvent utilisée pour prédire des valeurs réelles comme le coût des articles. S'il existe une ligne qui définit de manière optimale la relation qui existe entre les variables indépendantes et dépendantes, c'est la ligne de régression. En savoir plus sur la régression linéaire dans Machine Learning.

2. Régression logistique

Encore une fois, il s'agit d'un algorithme de ML supervisé. Il est utilisé pour prédire des valeurs discrètes, telles que vrai ou faux, 0 ou 1, et oui ou non. Il fonctionne sur des variables indépendantes. Une fonction logistique est utilisée pour faire une estimation qui fournit 0 ou 1 en sortie. Bien qu'il soit nommé régression, cet algorithme est en fait le type de classification.

3. Soutenir les machines vectorielles (SVM)

Il s'agit également d'un algorithme d'apprentissage supervisé. Il appartient à la classification des algorithmes supervisés. Il crée une ligne qui sépare les différentes catégories d'un ensemble de données. Cette ligne est optimisée en calculant le vecteur. Il est fait pour s'assurer que les points les plus proches de chacun sont les plus éloignés les uns des autres. La plupart du temps, c'est le vecteur linéaire, mais parfois, il peut aussi s'agir d'autre chose.

4. Arbre de décision

Cela relève à nouveau des algorithmes ML supervisés. Cependant, il est utilisé à la fois pour la régression et la classification. Comment fonctionne cet algorithme ? Il prend une instance, navigue dans l'arborescence entière et contient une comparaison de fonctionnalités à l'aide d'une instruction conditionnelle. Le côté descend est basé sur le résultat. Cet algorithme ML en Python peut fonctionner sur des variables dépendantes continues et catégorielles.

Lire : Prérequis de l'apprentissage automatique

5. Bayes naïf

Cette méthode de classification est basée sur le théorème de Bayes. Cette méthode de classification contient une hypothèse entre les prédicteurs. Ainsi, un classificateur Naive Bayes fonctionne sur l'hypothèse qu'une caractéristique spécifique dans une classe n'a aucune relation avec une autre caractéristique de la même classe. Par exemple, un fruit a plusieurs caractéristiques qui en font ce qu'il est.

Selon un classificateur Naive Bayes, chacune de ces caractéristiques contribuera indépendamment à la probabilité que ce fruit soit d'un certain type. Cela reste vrai même si les fonctionnalités dépendent les unes des autres. Son modèle est assez simple et fonctionne très bien avec des ensembles de données plus volumineux.

Lisez également : Les bibliothèques d'apprentissage automatique que vous devez connaître

Conclusion

Dans ce blog, nous avons découvert l'apprentissage automatique en Python et les différents algorithmes que nous pouvons utiliser pour entraîner nos machines à prédire et à mieux performer.

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