L’apprentissage machine est la dernière avancée dans le domaine de l’informatique qui utilise des méthodologies à la pointe de la technologie pour améliorer les performances des entreprises. Les algorithmes d’apprentissage machine étant relativement nouveaux, ces techniques sont en constante itération pour améliorer l’expérience de l’utilisateur. Les mises à jour et les développements continus non seulement submergent les débutants mais rendent difficile pour les experts de se tenir au courant des nouvelles avancées.

Basé sur des expressions mathématiques, l’algorithme de l’apprentissage machine offre des aperçus centrés sur les données d’un problème ou d’un obstacle. Considérons l’exemple suivant qui démontre parfaitement l’utilisation et l’application de l’algorithme de l’apprentissage machine :

En tant que chef d’entreprise, si vous souhaitez prévoir vos ventes futures, vous devez recueillir des données relatives aux ventes précédentes et à d’autres facteurs pertinents, tels que les remises saisonnières, le profil des consommateurs et l’économie mondiale. Un algorithme d’apprentissage machine utilisera toutes les informations et prévoira le taux de vente dans les années à venir tout en identifiant les éléments qui peuvent entraver le processus. Comme les estimations sont basées sur des données, leur précision est garantie à 99 %,

De même, l’organisation commerciale ou le fabricant peut identifier les défauts de l’équipement, la durée de vie et la compétence des outils, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique.

Nous avons identifié ci-dessous six techniques d’apprentissage machine qui constituent la base de l’apprentissage machine. Les descriptions faciles à comprendre et les exemples pertinents offrent une prise maximale sur le sujet et assurent la perfection. Elles permettent également d’améliorer les compétences et de construire une base solide pour de nouveaux progrès.

1. Régression

Elle est basée sur les principes de base de la physique qui aident à prédire l’avenir à partir des données actuelles. Elle vous aide également à trouver la corrélation entre deux variables pour définir la relation de cause à effet. Vous pouvez tracer un graphique basé sur ces variables et faire des prévisions en continu, en vous basant sur la variable prédictive.

Cependant, il existe différentes formes de régression, allant de la régression linéaire à la régression complexe, en passant par le calcul et la représentation de données polynomiales. Vous devez toujours commencer par les bases, c’est-à-dire maîtriser la régression linéaire et passer ensuite aux formes complexes.

Les exemples courants de régression linéaire sont les suivants :

Prévisions météorologiques
Prévoir les tendances du marché
Identifier les risques potentiels

2. Classification

La méthode définit une valeur de classe basée sur les données d’entrée. Elle vous donnera des prédictions définitives sur une certaine action. Par exemple, elle vous indiquera si le visiteur deviendra un client ou non.

Cependant, la classification n’est pas basée sur deux catégories seulement mais sur des multiples en raison de son calcul de probabilité. Par exemple, elle peut vous aider à déterminer si l’image donnée contient une fleur ou une feuille ; la méthode de classification vous donnera trois résultats probables : 1) fleur, 2) feuille, 3) aucune.

L’exemple ci-dessus est basé sur la classification logistique, qui est la plus simple de toutes. Une fois que vous aurez excellé, vous pourrez affiner vos compétences dans les classifications non linéaires.

3. Regroupement

Il s’agit d’une technique d’apprentissage automatique non supervisée, dans laquelle les traits similaires sont utilisés pour faire une prédiction, au lieu des données passées. L’algorithme utilise des repères visuels pour concevoir une solution. K-Means est la méthode la plus populaire de regroupement des données d’entrée, qui permet de fixer la valeur de K et de classer les données en fonction de cette valeur.

Prenons l’exemple du bâtiment économe en énergie dont nous avons parlé plus haut. Pour regrouper un bâtiment similaire, vous devez maintenant fixer la valeur de K (que nous supposons être 2) et entrer les variables, telles que les équipements enfichables, les unités de refroidissement, le gaz domestique (poêles) et le gaz commercial (unités de chauffage).

Comme la valeur de K est 2, il y aura deux groupes : les bâtiments efficaces et les bâtiments inefficaces en fonction des variables définies.

4. Réduction de la dimensionnalité

Il s’agit du processus de réduction des variables aléatoires tout en catégorisant les données. Plus le nombre de variables est élevé, plus les résultats seront complexes, ce qui rendra difficile leur consolidation.

La sélection et l’extraction des caractéristiques sont au cœur de la réduction de la dimensionnalité dans l’apprentissage machine. Elles permettent d’éliminer les variables non pertinentes. Par exemple, si vous devez prédire le risque de prise de poids dans un groupe de personnes, vous ne voudriez pas mesurer les données en fonction de leurs vêtements ; cependant, le mode de vie est un facteur préjudiciable, qui peut être omis.

L’exemple le plus courant de réduction dimensionnelle est le processus de classification des courriers électroniques utilisé pour trier les courriers indésirables. En général, il utilise un grand nombre de variables telles que les titres, le contenu et le modèle du courriel, entre autres. Mais il est possible que l’algorithme recoupe certains facteurs qui peuvent affecter le résultat. Ainsi, pour faire des suppositions précises, le logiciel intègre la réduction de dimensionnalité afin d’atténuer les chances de répétition et de vous fournir des résultats précis.

5. Méthode d’ensemble

Il s’agit d’une technique permettant d’empiler des données en utilisant des variables de prédiction provenant de divers modèles. Elle combine donc divers modèles prédictifs pour former une sortie prédictive très précise et optimisée. La méthode est utilisée pour prendre des décisions en tenant compte de divers facteurs.

Par exemple, vous envisagez d’acheter une propriété en ville, la méthode de l’ensemble prédira votre réponse en fonction de divers facteurs tels que le type de propriété, la valeur, les économies, les objectifs d’investissement à long terme et les conditions économiques. La méthode est utilisée pour trouver la réponse la plus précise à un problème dans différents scénarios. Ainsi, vous pouvez modifier la valeur de chaque variable à chaque fois pour prévoir les résultats ou les réponses.

L’algorithme Random Forest est un exemple typique de méthodes d’ensemble qui combinent divers arbres de décision basés sur des ensembles de données multiples. Grâce à cela, la sortie prédictive est de bien meilleure qualité que les estimations d’un seul arbre de décision.

Un seul algorithme d’apprentissage machine peut être précis dans une certaine situation, mais le résultat peut s’avérer extrêmement incorrect dans un autre contexte. Ainsi, pour minimiser de telles inexactitudes, les scientifiques utilisent la méthode des ensembles pour une prédiction plus corrective : Kaggle, un portail de concours de ML en ligne, a intégré la méthode d’ensemble pour noter les participants.

6. Réseaux neuronaux et apprentissage approfondi

Contrairement aux modèles linéaires, le réseau de neurones est basé sur un modèle de données complexe et divisionnaire. Il comprend plusieurs couches d’un paramètre pour vous fournir une sortie unique et précise. Cependant, le modèle est toujours basé sur la régression linéaire mais utilise de multiples couches cachées ; c’est pourquoi on l’appelle un réseau neuronal.

Le terme d’apprentissage approfondi indique les connaissances complexes requises pour résumer ces multiples paramètres. La technique est encore en phase de développement, ce qui rend difficile de se tenir au courant des dernières avancées.

Les scientifiques spécialisés dans l’apprentissage approfondi ont besoin d’unités de traitement graphique de haut niveau pour traiter de grandes quantités de données. C’est pourquoi ces techniques connaissent un grand succès dans les genres liés aux images, au son et à la vidéo.

Conclusion

Nous n’avons abordé ici que les six techniques d’apprentissage machine les plus courantes que tout débutant devrait connaître. Au fur et à mesure de votre progression, vous serez en mesure de surpasser les méthodes plus complexes de ML mises en œuvre pour obtenir des résultats précis.

Cet article sert de point de départ pour développer vos connaissances de base dans la branche la plus avancée de l’informatique. Au fur et à mesure des développements futurs, vous serez initié à des éléments complexes, tels que les mesures de qualité et la validation croisée, pour n’en citer que quelques-uns.

En tant qu’informaticien, votre parcours est continu grâce aux nouvelles inventions et aux dernières technologies du domaine. Restez donc à l’écoute pour les prochaines mises à jour !