Top 6 des algorithmes d'apprentissage automatique pour la science des données

Dans ce nouveau monde en évolution rapide, où l'information est traitée comme une marchandise, le mode de communication ne semble que s'améliorer avec l'avènement de la technologie. Les entreprises qui ont une présence prédominante sur le marché recherchent des professionnels lorsqu'il s'agit d'apprendre ou de traiter ces informations à leur profit, et de garder une longueur d'avance en matière de concurrence.

Votre apport d'informations peut se faire par n'importe quel moyen, que ce soit par le biais des médias sociaux, de la télévision, de la radio ou des rassemblements sociaux. Mais avez-vous pensé que les décisions que vous finissez par prendre sont souvent basées sur des ouï-dire et non sur des faits concrets ? Pensez-y - tout ce que vous lisez ou entendez n'est pas vrai à moins qu'il ne soit documenté.

C'est exactement là que la science des données entre en jeu. Cela empêche les gens de prendre des décisions qui ne sont pas fondées sur une réalité avérée.

Qu'est-ce que la science des données ?

En termes simples, c'est une chose assez simple. C'est un mélange d'inférence de données, de développement d'algorithmes et de technologie de manière multidisciplinaire pour résoudre des problèmes complexes de manière analytique.

Un entrepôt d'informations brutes entre et est stocké dans Data Warehouse où il est appris en l'explorant. Le programme de base derrière la science des données est qu'elle est utilisée de manière créative pour avoir une meilleure valeur commerciale pour votre organisation. Les scientifiques des données apprennent à découvrir des modèles cachés dans ces données brutes à l'aide des principes d'apprentissage automatique.

Souvent, les gens confondent Data Scientists et Data Analyst. La différence entre les deux est assez importante, car un analyste de données ne peut dire ce qui se passe qu'en traitant l'historique des données. D'autre part, un Data Scientist fera non seulement la même chose, mais utilisera également des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour identifier un événement particulier qui devrait avoir lieu à l'avenir.

Pour faciliter la compréhension, voici des exemples de trois entreprises qui utilisent la science des données pour mieux vous servir, en tant que client.

1. Netflix : il lit et comprend votre comportement sur son site Web ou son application, et vous suggère des films et des émissions de télévision que vous pourriez aimer.
2. Amazon : il déploie la même tactique et, en analysant votre schéma de vérification de certains articles, il vous aide à vous frayer un chemin et à obtenir exactement ce que vous voulez.
3. Spotify : en fonction de vos goûts musicaux et des genres, il vous aide également à écouter d'autres artistes et à trouver de nouvelles chansons dont vous n'avez probablement pas entendu parler.

Quels sont les meilleurs algorithmes de science des données ?

Avant d'expliquer les algorithmes de science des données, nous devrions nous plonger dans ce que l'on appelle l'apprentissage automatique. Il apprend des informations à partir des données et s'améliore avec l'expérience, sans intervention humaine. Les tâches peuvent varier d'être des fonctions telles que la cartographie des entrées et des sorties ou l'apprentissage de la structure cachée dans les données qui ne sont pas étiquetées.

Il existe trois types d'algorithmes d'apprentissage automatique :

• Algorithmes d'apprentissage supervisé

Les données de ce modèle ont des étiquettes qui sont déjà connues. Il a des variables cibles avec des valeurs qui sont spécifiques.

• Algorithmes d'apprentissage non supervisé

Ce modèle peut classer ou corriger les données qui n'ont pas d'étiquettes prédéfinies. Il recherche des points communs dans les fonctionnalités et prédit les classes sur de nouvelles données.

• Apprentissage renforcé

C'est le type de programmation dynamique qui entraîne les algorithmes à prendre une séquence de décisions. Il apprend à atteindre un objectif dans un environnement incertain ou potentiellement complexe.

Il existe de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique différents en matière de science des données, mais nous nous concentrons principalement sur six.

Principaux algorithmes d'apprentissage automatique pour la science des données :

• Régression linéaire

Il s'agit d'une approximation de modèle d'une relation fortuite entre deux ou plusieurs variables. Ils sont extrêmement précieux car c'est le moyen le plus courant de faire des inférences et des prédictions. L'idée fondamentale est d'obtenir la ligne qui correspond le mieux aux données, où l'erreur de prédiction totale de tous les points de données est aussi petite que possible.

• Arbre de décision

Il appartient à la famille des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé. Il est assez adaptable et peut être utilisé dans presque tous les problèmes rencontrés. L'arbre de décision est une méthode polyvalente capable d'effectuer à la fois des tâches de régression et de classification. Étant donné que la plupart des problèmes du monde réel ne sont pas linéaires, l'arbre de décision aide le scientifique à se débarrasser de la non-linéarité des données et à les rendre plus simples à comprendre.

• Regroupement

Contrairement à Decision Tree, cela relève de l'algorithme d'apprentissage automatique non supervisé. Son objectif fondamental est de trouver différents groupes ou structures dans les données. Ce faisant, les éléments d'un cluster qui sont similaires les uns aux autres sont classés dans un groupe, tandis que les autres sont classés dans un autre groupe. Il sera capable de dire qu'il existe deux types de données différents en les regroupant dans deux classes différentes.

• Visualisation

C'est probablement la manière la plus familière de déduire des données, car elle peut être facilement devinée, par son nom lui-même, grâce à la visualisation. Il clarifie les aspects clés de l'analyse en communiquant clairement les résultats au grand public. Cela peut être fait via des histogrammes, des graphiques à barres / circulaires et des séries chronologiques, etc.

• Forêts aléatoires

Ce modèle se compose d'un grand nombre d'arbres décisionnels individuels qui fonctionnent comme un comité. Chaque arbre individuel dans la forêt aléatoire donne ses propres prédictions de classe et la classe avec le plus de votes devient la prédiction de ce modèle. En d'autres termes, elle est tout aussi simple et puissante que la sagesse des foules.

• Analyse des composants principaux

C'est une méthode utilisée pour réduire le nombre de variables qui peuvent être trouvées dans les données. Vous pouvez extraire les données importantes d'un grand pool et réduire les dimensions des données. Il combine des variables qui sont corrélées entre elles pour former un ensemble de variables en plus petit nombre et c'est ce que l'on appelle ses composants principaux.

Où apprendre ces outils révolutionnaires ?

Au fur et à mesure que vous auriez parcouru les informations susmentionnées, vous auriez pu vous rendre compte que l'enseignement traditionnel dispensé dans les universités pourrait ne pas suffire dans l'environnement de travail actuel. Après tout, il y a une énorme différence entre étudier quelque chose en théorie et être témoin de ses applications pratiques devant vous. Les entreprises recherchent volontiers des Data Scientists car ils ajoutent une valeur inégalée à une entreprise grâce à leur expertise et leur efficacité.

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• Programme pour : ingénieurs, professionnels des logiciels et de l'informatique, professionnels du marketing et des ventes
• Outils de programmation et langages couverts : Python, Tableau, Apache Spark, Hadoop, My SQL, Hive et Microsoft Excel

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Conclusion

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