Notre monde change grâce aux progrès technologiques, et l’apprentissage machine est au premier plan. C’est l’un des facteurs qui influent sur la façon dont les machines exécutent les tâches. Grâce à l’apprentissage machine, nous pouvons effectuer diverses tâches quotidiennes de base et complexes. Les applications de l’apprentissage machine comprennent la reconnaissance vocale, le visionnage d’images, etc. Ce domaine des sciences informatiques aide à interpréter et à analyser la structure et le modèle des données pour effectuer des tâches complexes. Ces tâches complexes nécessiteront souvent une prise de décision, un raisonnement et un apprentissage.

En termes simples, vous pouvez insérer de nombreuses données dans l’algorithme du système. Le système analysera ensuite ces données et identifiera le modèle et la structure des données pour prendre des décisions. En outre, l’algorithme utilisera de nouveaux résultats pour améliorer la prise de décision future. Vous trouverez ci-dessous différents types de l’algorithme d’apprentissage automatique :

Types d’algorithme d’apprentissage machine par style d’apprentissage

1. Apprentissage supervisé

Grâce à cette méthode d’apprentissage algorithmique, vous entraînez votre machine en fournissant les bonnes réponses pour les données. Cela signifie que toutes les données ont des réponses précises. Dans l’apprentissage supervisé, vous avez besoin d’un professionnel ou d’un superviseur ayant de grandes compétences en sciences des données pour effectuer les tâches de formation. Vous pouvez prédire le résultat des données invisibles en fournissant à la machine des données étiquetées dans le cadre de la formation.

Cet algorithme d’apprentissage est similaire à celui des établissements d’enseignement où un enseignant vous fournit les connaissances sur un sujet. Et vous commencez à explorer le sujet par vous-même.

Comment le système fonctionne-t-il ?

Supposons que vous vouliez créer un algorithme qui vous indique combien de temps vous allez voyager de votre bureau à votre travail. Vous devez fournir les informations suivantes à votre système :

• Itinéraire
• Le trafic sur cet itinéraire
• Moment de la journée
• Conditions météorologiques

Une fois que le système reçoit ces informations en entrée, il peut vous dire combien de temps il vous faudra pour rejoindre votre domicile. Les données entrées sont celles que vous fournissez ou que le système reçoit par l’intermédiaire d’une source que vous lui attribuez. Votre système calculera les informations par le biais de l’algorithme et vous fournira la sortie. Ainsi, dans l’apprentissage supervisé, la machine doit collecter les données et les conditions instantanément et analyser le résultat.

2. Apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé ne nécessite pas d’intervention humaine pour fournir des références et des données. Le système collecte les données de sources inconnues, les analyse et génère les résultats. Il est impossible de former ce type de machines – ces types de machines aident à découvrir des modèles et des structures de données inconnus. Le résultat peut parfois être moins bon que l’apprentissage supervisé, mais il n’y a aucun moyen de trouver la précision de la sortie.

Comment le système fonctionne-t-il ?

Comme ce type d’apprentissage machine ne nécessite pas de données étiquetées, les données codées et l’algorithme travaillent ensemble pour la sortie. L’objectif de l’apprentissage non supervisé est de découvrir les modèles et tendances cachés. Par exemple, si vous dirigez une usine qui produit des puces informatiques. Vous devez maintenir divers facteurs, tels que la température, l’humidité et les vibrations, pour éviter les défaillances des puces. Cependant, vous avez découvert que d’autres puces tombent en panne. Pour trouver la raison et la combinaison des facteurs qui affectent votre production, vous pouvez utiliser un algorithme de regroupement non supervisé.

3. Apprentissage semi-surveillé

Comme son nom l’indique, ce type d’apprentissage machine est un mélange d’apprentissage machine supervisé et non supervisé. Dans cette méthode d’apprentissage, vous fournissez des étiquettes pour certaines données du système alors que d’autres données ne sont pas étiquetées. La tâche principale de ce système d’apprentissage est de classer les données non étiquetées en analysant les données étiquetées.

Comment le système fonctionne-t-il ?

Comme les données étiquetées sont coûteuses, les machines d’apprentissage semi-supervisées créent des données étiquetées à partir de données non étiquetées avec un minimum de ressources. Des entreprises telles que Google utilisent le protocole SSL pour étiqueter leurs données. Le système analyse le modèle de données étiquetées et utilise le même modèle pour étiqueter les données qui ne comportent pas d’étiquette. Par exemple, si vous voulez que le système reconnaisse les oiseaux autour de votre maison, vous ajouterez des photos d’oiseaux étiquetés. En utilisant ces données étiquetées, le système apprend à connaître les caractéristiques des oiseaux, les reconnaissant instantanément. Avec les nouvelles photos que vous ajoutez au système, celui-ci identifiera les oiseaux grâce à son algorithme.

Types d’algorithme d’apprentissage automatique par similitudes

Vous trouverez ci-dessous divers autres types d’algorithmes d’apprentissage automatique couramment utilisés :

1. Algorithme de régression

Un algorithme de régression est un type d’apprentissage machine supervisé. Cet algorithme fonctionne en fonction de la relation entre l’entrée et la sortie et génère de nouvelles données. Par exemple, si vous voulez connaître le prix de la maison, le système prédit son prix en fonction des caractéristiques que vous fournissez. Ces caractéristiques peuvent inclure : combien de chambres à coucher, quelle est la superficie, etc. Les algorithmes de régression les plus populaires sont les suivants :

• Régression des moindres carrés ordinaires (OLSR)
• Régression linéaire
• Régression logistique
• Régression progressive
• Lignes de régression adaptative multivariée (MARS)
• Lissage des nuages de points estimé localement (LOESS)

2. Algorithme basé sur la mémoire

Les autres noms de ce système d’apprentissage machine comprennent le système basé sur les instances ou l’apprentissage paresseux. Cet algorithme compare chaque nouveau problème aux données du système au cours du processus d’apprentissage. Par exemple, si vous voulez trouver plusieurs courriels en fonction d’un mot-clé ou du nom de l’expéditeur, un algorithme basé sur la mémoire cherchera dans votre boîte de réception et trouvera tous les courriels qui contiennent ce mot-clé ou qui proviennent de l’expéditeur spécifique. Les algorithmes basés sur la mémoire les plus populaires sont les suivants :

• k-Nearest Neighbor (kNN)
• Quantification des vecteurs d’apprentissage (LVQ)
• Carte auto-organisée (SOM)
• Apprentissage pondéré au niveau local (LWL)
• Machines à vecteurs de soutien (SVM)

3. Algorithmes de régularisation

Un algorithme de régularisation simplifie les données ou le problème pour aider à réduire les erreurs et les dépassements. Pour rendre la machine plus flexible, cet algorithme réduit le risque de surrégularisation. Cet algorithme fera en sorte que la machine apprenne, plutôt que de mémoriser les données, à bien fonctionner avec les données invisibles. Les algorithmes de régularisation les plus populaires sont les suivants :

• Régression des crêtes
• Opérateur de sélection et de rétrécissement le moins absolu (LASSO)
• Filet élastique
• Régression des moindres angles (LARS)

4. Algorithmes de réseaux neuronaux artificiels

Cet algorithme imite le fonctionnement interne du cerveau humain. Le cerveau contient divers réseaux neuronaux qui transfèrent les données de l’entrée à la sortie après les avoir traitées. De même, cette même technique de couches d’entrée et de sortie peut aider à former les machines. Les algorithmes de réseaux neuronaux artificiels consistent également en un réseau caché qui calcule le résultat et le transfère à la sortie.

Conclusion

L’apprentissage machine est la technologie du futur qui aidera à résoudre beaucoup de problèmes et de tâches à venir. Les données sont le carburant de toute industrie. Grâce à l’apprentissage machine, nous pouvons rassembler, comprendre et trouver de nouvelles tendances et de nouveaux modèles pour prendre des décisions plus judicieuses et mieux informées. L’algorithme d’apprentissage machine peut ouvrir de nouvelles portes dans le domaine de l’IA et de l’automatisation.