L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui gagne rapidement en popularité. Il s’agit d’un processus qui permet aux machines d’apprendre à partir de données, d’identifier des modèles et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur la base de ces données. Il existe deux principaux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
Apprentissage supervisé :
L’apprentissage supervisé consiste à former un modèle à l’aide de données étiquetées. Les données étiquetées sont des données qui ont déjà été catégorisées ou classées par des humains. L’objectif de l’apprentissage supervisé est de permettre à la machine de reconnaître des modèles et de faire des prédictions sur la base de ces données. Il existe deux types principaux de problèmes d’apprentissage supervisé : la régression et la classification.
La régression est un type de problème d’apprentissage supervisé dont l’objectif est de prédire une valeur continue. Elle est utilisée pour prédire la valeur future d’une variable particulière sur la base de données historiques. Par exemple, elle peut être utilisée pour prédire le cours des actions, le prix des logements ou même les conditions météorologiques.
La classification est un type de problème d’apprentissage supervisé dont l’objectif est de prédire une valeur catégorielle. Elle est utilisée pour classer les données dans différentes catégories ou classes. Par exemple, elle peut être utilisée pour classer des courriels en tant que spam ou non, pour identifier des chiffres écrits à la main ou même pour diagnostiquer des conditions médicales.
Apprentissage non supervisé :
L’apprentissage non supervisé est le processus de formation d’un modèle à l’aide de données non étiquetées. Les données non étiquetées sont des données qui n’ont pas été catégorisées ou classées par des humains. L’objectif de l’apprentissage non supervisé est de permettre à la machine d’identifier des modèles et des relations dans les données. Cela peut être utile pour des tâches telles que le regroupement, la détection d’anomalies ou même l’extraction de caractéristiques.
Plusieurs algorithmes peuvent être utilisés pour la classification, notamment les arbres de décision, les voisins les plus proches, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support. Chaque algorithme a ses propres forces et faiblesses, et le choix de l’algorithme dépend du problème spécifique à résoudre.
Les deux types d’apprentissage automatique supervisé sont l’apprentissage par lots et l’apprentissage en ligne. L’apprentissage par lots est un processus dans lequel la machine est formée sur un ensemble de données fixe et ne peut pas apprendre à partir de nouvelles données. L’apprentissage en ligne, en revanche, est un processus dans lequel la machine peut apprendre à partir de nouvelles données au fur et à mesure qu’elles sont disponibles.
En conclusion, l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé sont deux types principaux d’apprentissage automatique qui ont des applications et des utilisations différentes. L’apprentissage supervisé est utilisé pour prédire des valeurs continues ou catégorielles, tandis que l’apprentissage non supervisé est utilisé pour identifier des modèles et des relations dans les données. Il est essentiel de comprendre les différences entre ces deux types d’apprentissage automatique pour construire des modèles efficaces et précis.
La validation croisée est utilisée pour évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage automatique en le testant sur un échantillon limité de données. Cette technique permet d’évaluer la capacité du modèle à se généraliser à de nouvelles données, ce qui est essentiel pour éviter le surajustement. La validation croisée consiste à diviser les données en plusieurs sous-ensembles, à entraîner le modèle sur certains sous-ensembles et à le tester sur d’autres, puis à répéter le processus plusieurs fois. La moyenne des résultats est ensuite calculée pour obtenir une estimation plus précise des performances du modèle. En utilisant la validation croisée, nous pouvons nous assurer que le modèle est robuste et fiable, ce qui est crucial pour faire des prédictions précises.