L’intelligence artificielle est devenue un mot à la mode dans le monde de la technologie. L’IA est la simulation des processus de l’intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. L’un des éléments clés de l’IA est l’apprentissage automatique, qui consiste à former des machines pour qu’elles apprennent à partir de données et fassent des prédictions ou prennent des décisions sur la base de ces données. Il existe deux principaux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
L’apprentissage supervisé consiste à entraîner un modèle d’apprentissage automatique sur un ensemble de données étiquetées. En d’autres termes, l’ensemble de données comporte des entrées et des sorties correspondantes, et le modèle apprend à prédire la sortie en fonction de l’entrée. L’objectif de l’apprentissage supervisé est d’apprendre une règle générale qui peut être utilisée pour faire des prédictions sur de nouvelles données inédites. L’apprentissage supervisé peut être divisé en deux catégories : la régression et la classification.
La régression implique la prédiction d’une valeur continue, comme la prédiction du prix d’une maison en fonction de sa taille et de son emplacement. La classification implique la prédiction d’une valeur catégorielle, comme la classification d’un courrier électronique en tant que spam ou non.
La validation croisée est une technique utilisée dans l’apprentissage supervisé pour évaluer les performances d’un modèle. Elle consiste à diviser l’ensemble de données en plusieurs sous-ensembles, à entraîner le modèle sur certains sous-ensembles et à le tester sur d’autres. Cette méthode permet d’éviter l’ajustement excessif, c’est-à-dire que le modèle fonctionne bien sur les données d’apprentissage, mais mal sur les nouvelles données.
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé consiste à former un modèle d’apprentissage automatique sur un ensemble de données non étiquetées. En d’autres termes, l’ensemble de données a des entrées mais pas de sorties correspondantes, et le modèle apprend à trouver des modèles ou une structure dans les données. L’objectif de l’apprentissage non supervisé est de découvrir des relations ou des regroupements cachés dans les données. Le clustering est une technique courante d’apprentissage non supervisé utilisée pour regrouper des points de données similaires.
Les algorithmes de clustering sont utilisés dans l’apprentissage non supervisé pour regrouper des points de données similaires. Il existe plusieurs algorithmes de regroupement, notamment le regroupement par K-moyennes, le regroupement hiérarchique et le regroupement basé sur la densité. Le regroupement par K-moyennes consiste à diviser les données en K grappes, K étant un paramètre défini par l’utilisateur. Le regroupement hiérarchique consiste à créer une structure arborescente de grappes, où chaque grappe est un sous-ensemble d’une grappe plus grande. Le clustering basé sur la densité consiste à identifier les zones de forte densité dans les données et à regrouper les points de données dans ces zones.
En conclusion, l’apprentissage supervisé implique la formation d’un modèle d’apprentissage automatique sur un ensemble de données étiquetées, tandis que l’apprentissage non supervisé implique la formation d’un modèle d’apprentissage automatique sur un ensemble de données non étiquetées. L’apprentissage supervisé peut être divisé en deux catégories : la régression et la classification. La validation croisée est une technique utilisée dans l’apprentissage supervisé pour évaluer les performances d’un modèle. L’apprentissage non supervisé est utilisé pour découvrir des relations ou des regroupements cachés dans les données. Les algorithmes de regroupement sont couramment utilisés dans l’apprentissage non supervisé pour regrouper des points de données similaires. En comprenant les différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé, les praticiens de l’apprentissage automatique peuvent choisir la technique appropriée à leur problème spécifique.
L’apprentissage supervisé est utilisé dans les situations où nous disposons d’un ensemble de données étiquetées et où nous voulons former un modèle pour faire des prédictions sur la base de cet ensemble de données. Cela peut être utile dans une variété d’applications, telles que la prédiction du comportement des clients, l’identification de la fraude ou le diagnostic de conditions médicales. En utilisant l’apprentissage supervisé, nous pouvons entraîner un modèle à faire des prédictions précises sur la base des données dont nous disposons, ce qui peut nous aider à prendre de meilleures décisions et à améliorer nos performances globales.