Le Machine Learning (ML) est une innovation technologique qui continue de faire ses preuves dans de nombreux secteurs.
L'apprentissage automatique est lié à intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur. Puisque nous vivons dans une ère technologique en constante évolution, il est désormais possible de prédire ce qui va suivre et de savoir comment changer notre approche en utilisant le ML.
Ainsi, vous n'êtes pas limité aux moyens manuels ; presque toutes les tâches de nos jours sont automatisées. Il existe différents algorithmes d'apprentissage automatique conçus pour différents travaux. Ces algorithmes peuvent résoudre des problèmes complexes et faire gagner des heures de travail.
Des exemples de cela pourraient être jouer aux échecs, remplir des données, effectuer des interventions chirurgicales, choisir la meilleure option dans la liste de courses, et bien d'autres.
J'expliquerai en détail les algorithmes et les modèles d'apprentissage automatique dans cet article.
Here we go!
What is Machine Learning?
L'apprentissage automatique est une compétence ou une technologie où une machine (telle qu'un ordinateur) doit développer la capacité d'apprendre et de s'adapter en utilisant des modèles statistiques et des algorithmes sans être hautement programmée.
En conséquence, les machines se comportent de la même manière que les humains. Il s'agit d'un type d'intelligence artificielle qui permet aux applications logicielles de devenir plus précises dans les prédictions et d'effectuer différentes tâches en exploitant les données et en s'améliorant.
Étant donné que les technologies informatiques se développent rapidement, l'apprentissage automatique d'aujourd'hui n'est pas le même que l'apprentissage automatique passé. L'apprentissage automatique prouve son existence depuis la reconnaissance de formes jusqu'à la théorie de l'apprentissage pour effectuer certaines tâches.
Avec l'apprentissage automatique, les ordinateurs apprennent des calculs précédents pour produire des décisions et des résultats reproductibles et fiables. En d'autres termes, l'apprentissage automatique est une science qui a pris un nouvel élan.
Bien que de nombreux algorithmes soient utilisés depuis longtemps, la possibilité d'appliquer automatiquement des calculs complexes aux mégadonnées, de plus en plus vite, encore et encore, est un développement récent.
Voici quelques exemples publiés :
- Remises et offres de recommandation en ligne, telles que celles de Netflix et Amazon
- Voiture Google autonome et très médiatisée
- Détection de la fraude et suggestion de moyens d'éviter ces problèmes
Et beaucoup plus.
Why do you need Machine Learning?
L'apprentissage automatique est un concept important que chaque propriétaire d'entreprise implémente dans ses applications logicielles pour connaître le comportement de ses clients, les modèles opérationnels de son entreprise, etc. Il soutient le développement des derniers produits.
De nombreuses entreprises de premier plan, comme Google, Uber, Instagram, Amazon, etc., font de l'apprentissage automatique leur élément central de leurs opérations. Cependant, les industries travaillant sur une grande quantité de données connaissent l'importance des modèles d'apprentissage automatique.
Les organisations sont capables de travailler efficacement avec cette technologie. Des secteurs tels que les services financiers, le gouvernement, les soins de santé, la vente au détail, les transports et le pétrole et le gaz utilisent des modèles d'apprentissage automatique pour fournir des résultats client plus précieux.
Who is using Machine Learning?
L'apprentissage automatique est aujourd'hui utilisé dans de nombreuses applications. L'exemple le plus connu est le moteur de recommandation sur Instagram, Facebook, Twitter, etc.
Facebook utilise l'apprentissage automatique pour personnaliser les expériences des membres sur leurs fils d'actualités. Si un utilisateur s'arrête fréquemment pour consulter la même catégorie de publications, le moteur de recommandation commence à afficher davantage de publications de la même catégorie.
Derrière l'écran, le moteur de recommandation tente d'étudier le comportement en ligne des membres à travers leurs habitudes. Le fil d'actualités s'ajuste automatiquement lorsque l'utilisateur modifie son action.
En relation avec les moteurs de recommandation, de nombreuses entreprises utilisent le même concept pour exécuter leurs procédures commerciales critiques. Elles sont:
- Logiciel de gestion de la relation client (CRM): Il utilise des modèles d'apprentissage automatique pour analyser les e-mails des visiteurs et inciter l'équipe commerciale à répondre immédiatement aux messages les plus importants en premier.
- Business Intelligence (BI de): Les fournisseurs d'analytique et de BI utilisent la technologie pour identifier les points de données, les modèles et les anomalies essentiels.
- Systèmes d'information sur les ressources humaines (SIRH): Il utilise des modèles d'apprentissage automatique dans son logiciel pour filtrer ses candidatures et reconnaître les meilleurs candidats pour le poste requis.
- les voitures sans conducteur: Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux constructeurs automobiles d'identifier l'objet ou de détecter le comportement du conducteur pour alerter immédiatement afin d'éviter les accidents.
- Assistants virtuels: Assistants virtuels sont des assistants intelligents qui combinent des modèles supervisés et non supervisés pour interpréter la parole et fournir le contexte.
What are Machine Learning Models?
Un modèle ML est un logiciel ou une application informatique formé pour juger et reconnaître certains modèles. Vous pouvez former le modèle à l'aide de données et lui fournir l'algorithme afin qu'il apprenne à partir de ces données.
Par exemple, vous souhaitez créer une application qui reconnaît les émotions en fonction des expressions faciales de l'utilisateur. Ici, vous devez alimenter le modèle avec différentes images de visages étiquetés avec différentes émotions et bien entraîner votre modèle. Désormais, vous pouvez utiliser le même modèle dans votre application pour déterminer facilement l'humeur de l'utilisateur.
En termes simples, un modèle d'apprentissage automatique est une représentation de processus simplifiée. C'est le moyen le plus simple de déterminer quelque chose ou de recommander quelque chose à un consommateur. Tout dans le modèle fonctionne comme une approximation.
Par exemple, lorsque nous dessinons un globe ou le fabriquons, nous lui donnons la forme d'une sphère. Mais le globe réel n'est pas sphérique comme nous le savons. Ici, nous supposons la forme pour construire quelque chose. Les modèles ML fonctionnent de la même manière.
Continuons avec les différents modèles et algorithmes d'apprentissage automatique.
Types de modèles d'apprentissage automatique
Tous les modèles d'apprentissage automatique sont classés comme supervisés, non supervisés et apprentissage par renforcement. L'apprentissage supervisé et non supervisé est en outre classé en termes différents. Discutons de chacun d'eux en détail.
Supervised Learning
L'apprentissage supervisé est un modèle d'apprentissage automatique simple qui implique l'apprentissage d'une fonction de base. Cette fonction mappe une entrée à la sortie. Par exemple, si vous avez un ensemble de données composé de deux variables, l'âge en entrée et la taille en sortie.
Avec un modèle d'apprentissage supervisé, vous pouvez facilement prédire la taille d'une personne en fonction de son âge. Pour comprendre ce modèle d'apprentissage, vous devez passer par les sous-catégories.
# 1. Classification
La classification est une tâche de modélisation prédictive largement utilisée dans le domaine de l'apprentissage automatique où une étiquette est prédite pour une donnée d'entrée donnée. Cela nécessite un ensemble de données d'apprentissage avec un large éventail d'instances d'entrées et de sorties à partir desquelles le modèle apprend.
L'ensemble de données d'apprentissage est utilisé pour trouver la manière minimale de mapper les échantillons de données d'entrée aux étiquettes de classe spécifiées. Enfin, l'ensemble de données d'apprentissage représente le problème qui contient un grand nombre d'échantillons de sortie.
Il est utilisé pour le filtrage des spams, la recherche de documents, la reconnaissance de caractères manuscrits, détection de fraude, identification de la langue et analyse des sentiments. La sortie est discrète dans ce cas.
# 2. Régression
Dans ce modèle, la sortie est toujours continue. L'analyse de régression est essentiellement une approche statistique qui modélise une connexion entre une ou plusieurs variables indépendantes et une variable cible ou dépendante.
La régression permet de voir comment le nombre de la variable dépendante change par rapport à la variable indépendante alors que les autres variables indépendantes sont constantes. Il est utilisé pour prédire le salaire, l'âge, la température, le prix et d'autres données réelles.
L'analyse de régression est une méthode de « meilleure estimation » qui génère une prévision à partir de l'ensemble de données. En termes simples, insérer divers points de données dans un graphique afin d'obtenir la valeur la plus précise.
Exemple: Prédire le prix d'un billet d'avion est un travail de régression courant.
Unsupervised Learning
L'apprentissage non supervisé est essentiellement utilisé pour tirer des conclusions ainsi que pour trouver des modèles à partir des données d'entrée sans aucune référence aux résultats étiquetés. Cette technique est utilisée pour découvrir des regroupements et des modèles de données cachés sans intervention humaine.
Il peut découvrir des différences et des similitudes dans les informations, ce qui rend cette technique idéale pour la segmentation de la clientèle, l'analyse exploratoire des données, la reconnaissance de formes et d'images et les stratégies de vente croisée.
L'apprentissage non supervisé est également utilisé pour réduire le nombre fini de caractéristiques d'un modèle à l'aide du processus de réduction de la dimensionnalité qui comprend deux approches : la décomposition en valeurs singulières et l'analyse en composantes principales.
# 1. regroupement
Le clustering est un modèle d'apprentissage non supervisé qui inclut le regroupement des points de données. Il est fréquemment utilisé pour la détection des fraudes, la classification des documents et segmentation de la clientèle.
Les algorithmes de clustering ou de regroupement les plus courants incluent le clustering hiérarchique, le clustering basé sur la densité, le clustering par décalage moyen et le clustering k-means. Chaque algorithme est utilisé différemment pour trouver des clusters, mais le but est le même dans tous les cas.
# 2. Réduction de la dimensionnalité
C'est une méthode de réduction de diverses variables aléatoires envisagées pour obtenir un ensemble de variables principales. En d'autres termes, le processus de diminution de la dimension de l'ensemble de caractéristiques est appelé réduction de dimensionnalité. L'algorithme populaire de ce modèle s'appelle l'analyse en composantes principales.
La malédiction de cela fait référence au fait d'ajouter plus d'entrées aux activités de modélisation prédictive, ce qui rend encore plus difficile la modélisation. Il est généralement utilisé pour la visualisation de données.
Reinforcement Learning
L'apprentissage par renforcement est un paradigme d'apprentissage où un agent apprend à interagir avec l'environnement et pour l'ensemble correct d'actions, il obtient parfois une récompense.
Le modèle d'apprentissage par renforcement apprend au fur et à mesure qu'il avance avec la méthode d'essai et d'erreur. La séquence de résultats réussis a forcé le modèle à développer la meilleure recommandation pour un problème donné. Ceci est souvent utilisé dans les jeux, la navigation, la robotique, etc.
Types of Machine Learning Algorithms
# 1. Régression Linéaire
Ici, l'idée est de trouver une ligne qui corresponde au mieux aux données dont vous avez besoin. Il existe des extensions dans le modèle de régression linéaire qui incluent la régression linéaire multiple et la régression polynomiale. Cela signifie trouver le meilleur plan qui correspond aux données et la meilleure courbe qui correspond aux données, respectivement.
# 2. Régression logistique
La régression logistique est très similaire à l'algorithme de régression linéaire mais est essentiellement utilisée pour obtenir un nombre fini de résultats, disons deux. La régression logistique est utilisée par rapport à la régression linéaire lors de la modélisation de la probabilité des résultats.
Ici, une équation logistique est construite de manière brillante pour que la variable de sortie soit comprise entre 0 et 1.
# 3. Arbre de décision
Le modèle d'arbre de décision est largement utilisé dans la planification stratégique, l'apprentissage automatique et la recherche opérationnelle. Il est composé de nœuds. Si vous avez plus de nœuds, vous obtiendrez des résultats plus précis. Le dernier nœud de l'arbre de décision se compose de données qui aident à prendre des décisions plus rapidement.
Ainsi, les derniers nœuds sont également appelés les feuilles des arbres. Les arbres de décision sont faciles et intuitifs à construire, mais ils manquent de précision.
# 4. Forêt aléatoire
C'est une technique d'apprentissage d'ensemble. En termes simples, il est construit à partir d'arbres de décision. Le modèle de forêts aléatoires implique plusieurs arbres de décision en utilisant des ensembles de données amorcées des vraies données. Il sélectionne au hasard le sous-ensemble des variables à chaque étape de l'arbre.
Le modèle de forêt aléatoire sélectionne le mode de prédiction de chaque arbre de décision. Par conséquent, s'appuyer sur le modèle « majoritaire gagne » réduit le risque d'erreur.
Par exemple, si vous créez un arbre de décision individuel et que le modèle prédit 0 à la fin, vous n'aurez rien. Mais si vous créez 4 arbres de décision à la fois, vous pourriez obtenir la valeur 1. C'est la puissance du modèle d'apprentissage de la forêt aléatoire.
# 5. Soutenir la machine vectorielle
Une machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme d'apprentissage automatique supervisé qui est compliqué mais intuitif quand on parle du niveau le plus fondamental.
Par exemple, s'il existe deux types de données ou de classes, l'algorithme SVM trouvera une frontière ou un hyperplan entre ces classes de données et maximisera la marge entre les deux. Il existe de nombreux plans ou limites qui séparent deux classes, mais un plan peut maximiser la distance ou la marge entre les classes.
# 6. Analyse en composantes principales (ACP)
L'analyse en composantes principales consiste à projeter des informations de dimension supérieure, telles que 3 dimensions, dans un espace plus petit, tel que 2 dimensions. Il en résulte une dimension minimale des données. De cette façon, vous pouvez conserver les valeurs d'origine dans le modèle sans gêner la position mais en réduisant les dimensions.
En termes simples, il s'agit d'un modèle de réduction de dimension qui est notamment utilisé pour ramener les multiples variables présentes dans l'ensemble de données vers le moins de variables. Cela peut être fait en rassemblant les variables dont l'échelle de mesure est la même et a des corrélations plus élevées que les autres.
L'objectif principal de cet algorithme est de vous montrer les nouveaux groupes de variables et de vous donner un accès suffisant pour faire votre travail.
Par exemple, l'ACP aide à interpréter les enquêtes qui incluent de nombreuses questions ou variables, telles que les enquêtes sur le bien-être, la culture d'étude ou le comportement. Vous pouvez voir des variables minimales de cela avec le modèle PCA.
# 7. Naïf Bayes
L'algorithme Naive Bayes est utilisé en science des données et est un modèle populaire utilisé dans de nombreuses industries. L'idée est tirée du théorème de Bayes qui explique l'équation de probabilité comme "quelle est la probabilité de Q (variable de sortie) étant donné P.
C'est une explication mathématique qui est utilisée dans l'ère technologique d'aujourd'hui.
En dehors de ceux-ci, certains modèles mentionnés dans la partie de régression, notamment l'arbre de décision, le réseau de neurones et la forêt aléatoire, relèvent également du modèle de classification. La seule différence entre les termes est que la sortie est discrète au lieu d'être continue.
# 8. Réseau neuronal
Un réseau de neurones est encore une fois le modèle le plus utilisé dans les industries. Il s'agit essentiellement d'un réseau de diverses équations mathématiques. Tout d'abord, il prend une ou plusieurs variables en entrée et passe par le réseau d'équations. Au final, il vous donne des résultats dans une ou plusieurs variables de sortie.
En d'autres termes, un réseau de neurones prend un vecteur d'entrées et renvoie le vecteur de sorties. Il est similaire aux matrices en mathématiques. Il a des couches cachées au milieu des couches d'entrée et de sortie représentant à la fois les fonctions linéaires et d'activation.
# 9. Algorithme K-plus proches voisins (KNN)
L'algorithme KNN est utilisé à la fois pour les problèmes de classification et de régression. Il est largement utilisé dans l'industrie de la science des données pour résoudre les problèmes de classification. De plus, il stocke tous les cas disponibles et classe les cas à venir en prenant les votes de ses k voisins.
La fonction de distance effectue la mesure. Par exemple, si vous voulez des données sur une personne, vous devez parler aux personnes les plus proches de cette personne, telles que des amis, des collègues, etc. De la même manière, l'algorithme KNN fonctionne.
Vous devez considérer trois choses avant de sélectionner l'algorithme KNN.
- Les données doivent être prétraitées.
- Les variables doivent être normalisées, sinon des variables plus élevées peuvent biaiser le modèle.
- Le KNN est coûteux en calcul.
# 10. K-Means Clustering
Il relève d'un modèle d'apprentissage automatique non supervisé qui résout les tâches de clustering. Ici, les ensembles de données sont classés et catégorisés en plusieurs clusters (disons K) afin que tous les points d'un cluster soient hétérogènes et homogènes à partir des données.
K-Means forme des clusters comme celui-ci :
- Le K-Means sélectionne le nombre K de points de données, appelés centroïdes, pour chaque cluster.
- Chaque point de données forme un cluster avec le cluster le plus proche (centres de gravité), c'est-à-dire K clusters.
- Cela crée de nouveaux centroïdes.
- La distance la plus proche pour chaque point est ensuite déterminée. Ce processus se répète jusqu'à ce que les centroïdes ne changent pas.
Conclusion
Apprentissage automatique les modèles et les algorithmes sont très décisifs pour les processus critiques. Ces algorithmes rendent notre vie quotidienne facile et simple. De cette façon, il devient plus facile de faire ressortir les processus les plus gigantesques en quelques secondes.
Ainsi, le ML est un outil puissant que de nombreuses industries utilisent aujourd'hui, et sa demande ne cesse de croître. Et le jour n'est pas loin où nous pourrons obtenir des réponses encore plus précises à nos problèmes complexes.
