Types d'apprentissage automatique : 3 types d'apprentissage automatique que vous devez connaître

Publié: 2019-11-14

Lorsque vous commencez à apprendre l'IA, vous rencontrez fréquemment un terme - l'apprentissage automatique. Qu'est-ce que c'est? Types d'apprentissage automatique, s'il y en a?

Dans cet article, nous aborderons ces mêmes questions.

Commençons.

Table des matières

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?
Différents types d'apprentissage automatique
- Enseignement supervisé
  - Exemple d'apprentissage supervisé
- Apprentissage non supervisé
  - Exemple d'apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
  - Exemple d'apprentissage par renforcement
Applications de différents types d'apprentissage automatique
- Enseignement supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
Vous voulez utiliser l'apprentissage automatique ?
Quelles sont les applications de l'apprentissage supervisé ?
En quoi l'apprentissage supervisé est-il différent de l'apprentissage non supervisé ?
Quels sont les avantages de l'apprentissage par renforcement ?

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Vous êtes-vous déjà demandé comment Facebook vous recommande des amis ?

Ou comment Amazon recommande-t-il l'achat de vos produits ?

Ils utilisent tous des algorithmes d'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique fait référence au domaine d'étude, qui permet aux machines de continuer à améliorer leurs performances sans avoir besoin de programmation.

Grâce à l'apprentissage automatique, vos logiciels et robots peuvent toujours apprendre de nouvelles choses et donner de meilleurs résultats.

Ces machines nécessitent beaucoup de programmation au début. Mais une fois qu'ils ont commencé le processus, ils commencent à apprendre eux-mêmes différents aspects de la tâche. Comme l'apprentissage automatique peut aider de nombreuses industries, la portée future de l'apprentissage automatique est brillante.

L'apprentissage automatique est une branche essentielle de l'IA, et il trouve ses utilisations dans de multiples secteurs, notamment :

Commerce électronique
Soins de santé ( Lire : Apprentissage automatique dans les soins de santé)
Réseaux sociaux
La finance
Automobile

Et beaucoup plus.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

Dans l'apprentissage automatique, vous insérez des données d'entraînement qui entraînent l'ordinateur. Il utilise les données pour créer un modèle et, à mesure qu'il obtient de nouvelles entrées, il les utilise pour faire des prédictions.

Si la prédiction s'avère fausse, l'ordinateur redémarre le processus jusqu'à ce qu'il fasse une bonne prédiction.

Comme vous avez dû le remarquer, le système apprend chaque fois qu'il fait une prédiction. Ce n'était qu'un simple exemple.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont assez complexes et nécessitent de nombreuses autres étapes. Différents outils d'apprentissage automatique vous permettent d'explorer les profondeurs des domaines de la science des données, de les expérimenter et d'innover avec des solutions d'IA/ML entièrement fonctionnelles. Différents outils sont conçus pour différents besoins. Ainsi, le choix des outils d'apprentissage automatique dépendra en grande partie du projet en cours, du résultat attendu et, parfois, de votre niveau d'expertise.

Différents types d'apprentissage automatique

Voici les types d'apprentissage automatique suivants :

Enseignement supervisé

L'apprentissage supervisé consiste à fournir à la machine un grand nombre de données d'entraînement pour effectuer une tâche spécifique.

Par exemple, pour apprendre à un enfant la couleur rouge, vous lui montreriez un tas de choses rouges comme une pomme, une balle rouge, n'est-ce pas ?

Après avoir montré le genre d'un tas de choses rouges, vous lui montrerez alors une chose rouge et lui demanderez de quelle couleur il s'agit pour savoir si l'enfant l'a appris ou non.

Dans l'apprentissage supervisé, vous enseignez de la même manière la machine.

C'est le type de ML le plus accessible à mettre en œuvre, et c'est aussi le plus courant.

Dans les données d'entraînement, vous alimenteriez la machine avec de nombreux exemples similaires, et l'ordinateur prédira la réponse. Vous donneriez ensuite un retour à l'ordinateur pour savoir s'il a fait la bonne prédiction ou non.

Exemple d'apprentissage supervisé

Vous donnez à la machine les informations suivantes :

2,7 = 9

5,6 = 11

9,10 = 19

Maintenant, vous posez à la machine les questions suivantes :

9,1 = ?

8,9 = ?

20,4 = ?

Selon les réponses de la machine, vous lui donneriez plus de données d'entraînement ou lui donneriez des problèmes plus complexes.

L'apprentissage supervisé est spécifique à une tâche, et c'est pourquoi il est assez courant.

Apprentissage non supervisé

Comme son nom l'indique, l'apprentissage non supervisé est le contraire de l'apprentissage supervisé. Dans ce cas, vous ne fournissez aucune donnée d'entraînement à la machine.

La machine doit parvenir à des conclusions sans aucune donnée étiquetée. C'est un peu plus difficile à mettre en œuvre que l'apprentissage supervisé.

Il est utilisé pour regrouper les données et rechercher des anomalies.

En suivant l'exemple dont nous avons discuté ci-dessus, supposons que vous n'ayez pas montré à l'enfant différentes choses de couleur rouge au début.

Au lieu de cela, vous placez un tas de choses de couleur rouge et de couleur verte devant lui et lui demandez de les séparer.

L'apprentissage non supervisé est similaire à cet exemple.

Exemple d'apprentissage non supervisé

Supposons que vous ayez différents articles de presse et que vous souhaitiez les classer dans différentes catégories. Vous donneriez les articles à la machine, et elle détecterait les points communs entre eux.

Il divisera ensuite les articles en différentes catégories en fonction des données qu'il trouve.

Désormais, lorsque vous donnez un nouvel article à la machine, elle le catégorise automatiquement.

Tout comme les autres types d'apprentissage automatique, il est également très populaire car il est basé sur les données.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est assez différent des autres types d'apprentissage automatique (supervisé et non supervisé).

La relation entre les données et la machine est également assez différente des autres types d'apprentissage automatique.

Dans l'apprentissage par renforcement, la machine apprend par ses erreurs. Vous donnez à la machine un environnement spécifique dans lequel elle peut effectuer un ensemble donné d'actions. Maintenant, il apprendra par essais et erreurs.

Dans l'exemple dont nous avons discuté ci-dessus, supposons que vous montriez à l'enfant une pomme et une banane, puis lui demandiez laquelle est rouge.

Si l'enfant répond correctement, vous lui donnez des bonbons (ou du chocolat), et si l'enfant donne une mauvaise réponse, vous ne lui donnez pas la même chose.

Dans l'apprentissage par renforcement, la machine apprend de la même manière.

Exemple d'apprentissage par renforcement

Vous donnez à la machine un labyrinthe à résoudre. La machine tentera de déchiffrer le labyrinthe et de faire des erreurs. Chaque fois qu'il échoue à résoudre le labyrinthe, il essaiera à nouveau. Et à chaque erreur, la machine apprendra ce qu'il faut éviter.

En répétant cette activité, la machine continuera à apprendre plus d'informations sur le labyrinthe. En utilisant ces informations, il résoudra également le labyrinthe dans un certain temps.

Bien que l'apprentissage par renforcement soit assez difficile à mettre en œuvre, il trouve des applications dans de nombreuses industries.

Applications de différents types d'apprentissage automatique

Vous savez maintenant qu'il existe trois types d'apprentissage automatique, mais où sont-ils utilisés ? Eh bien, les points suivants clarifient la même chose :

Enseignement supervisé

Reconnaissance faciale - Reconnaître les visages dans les images (Facebook et Google Photos)
Filtre anti-spam - Identifiez les spams en vérifiant leur contenu

Apprentissage non supervisé

Systèmes de recommandation - Recommander des produits aux acheteurs (comme Amazon)
Catégorisation des données – Catégoriser les données pour une meilleure organisation
Segmentation de la clientèle – Classer les clients en différentes catégories selon différentes qualités

Apprentissage par renforcement

Industrie manufacturière – Rationalisez le processus de fabrication automatisé
Robotique – Enseigner aux machines comment éviter les erreurs
Jeux vidéo - Meilleure IA pour les personnages de jeux vidéo et les PNJ

Vous voulez utiliser l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est l'une des technologies les plus influentes au monde. C'est une grande raison pour laquelle il est si populaire de nos jours.

De nombreuses industries utilisent l'apprentissage automatique à différentes fins, de sorte que la demande augmente de jour en jour. Si vous souhaitez en savoir plus sur les carrières dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, consultez le programme de diplôme PG en apprentissage automatique et IA de IIIT-B et upGrad.

Quelles sont les applications de l'apprentissage supervisé ?

Lorsque nous souhaitons mapper des étiquettes d'entrée sur des étiquettes de sortie, ou lorsque nous voulons mapper une entrée sur une sortie continue, l'apprentissage supervisé est souvent utilisé. En termes simples, lorsqu'une tâche implique une classification, l'apprentissage supervisé est utilisé. Les algorithmes d'apprentissage supervisé ont plusieurs applications, telles que la détection de visages dans des images ou des vidéos, la catégorisation de texte en différentes classes, la reconnaissance de signatures, etc. Étant donné que l'apprentissage supervisé est utilisé pour prévoir la valeur des données d'entrée, des problèmes tels que la prévision du prix de l'immobilier, la prévision de la vente des récoltes , les prévisions météorologiques et la prévision du cours des actions sont quelques-unes de ses autres applications.

En quoi l'apprentissage supervisé est-il différent de l'apprentissage non supervisé ?

L'apprentissage supervisé est une technique d'apprentissage automatique qui implique la formation de modèles avec des données étiquetées. Pour former le modèle, l'apprentissage supervisé nécessite une supervision, similaire à la façon dont un étudiant apprend en présence d'un enseignant. L'apprentissage non supervisé, quant à lui, est une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des données d'entrée non étiquetées pour déduire des modèles. L'apprentissage non supervisé vise à extraire la structure et les modèles de données non structurées. Il n'y a pas besoin de surveillance dans l'apprentissage non supervisé. Le but de l'apprentissage supervisé est d'entraîner le modèle à prédire le résultat lorsque de nouvelles données sont fournies. L'apprentissage non supervisé vise à découvrir des modèles cachés et des informations significatives à partir d'un ensemble de données inconnu.

Quels sont les avantages de l'apprentissage par renforcement ?

L'apprentissage par renforcement peut être utilisé pour traiter des problèmes extrêmement complexes qui sont impossibles à résoudre avec les méthodes traditionnelles. Cette approche est privilégiée pour obtenir des résultats à long terme difficiles à obtenir. Ce paradigme d'apprentissage est remarquablement comparable à l'apprentissage humain. En conséquence, il est sur le point d'atteindre la perfection. Le modèle a la capacité de corriger les erreurs commises pendant la phase de formation. Une fois qu'un modèle a corrigé une erreur, la probabilité que la même erreur se produise est assez faible. Il peut concevoir le modèle idéal pour résoudre un problème spécifique. Il établit un équilibre raisonnable entre l'exploration et l'exploitation.