Introduction aux techniques d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une approche scientifique pour résoudre certaines tâches à l'aide de divers algorithmes et prédictions. Avant le déploiement du modèle, les données d'apprentissage ou un modèle mathématique sont construits à l'aide de certains algorithmes basés sur des statistiques de calcul pour faire des prédictions sans réellement les programmer. L'exploration de données, l'optimisation, la visualisation et les statistiques sont toutes liées à l'apprentissage automatique et à l'IA. Il existe de nombreuses techniques et autres approches en ML pour cela. Comme ML a beaucoup d'applications dans la vie réelle, différentes méthodes sont utilisées selon les besoins. Ces méthodes appliquent certains algorithmes pour prédire et obtenir le résultat le plus précis. Dans cet article, nous examinerons en profondeur les différentes techniques d'apprentissage automatique.

Techniques d'apprentissage automatique

Il existe quelques méthodes qui influent sur la promotion des systèmes pour apprendre et s'améliorer automatiquement selon l'expérience. Mais ils entrent dans différentes catégories ou types comme l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage par représentation, etc. Voici les techniques qui relèvent de l'apprentissage automatique:

1. Régression

Les algorithmes de régression sont principalement utilisés pour faire des prédictions sur les nombres, c'est-à-dire lorsque la sortie est une valeur réelle ou continue. Comme il relève de l'apprentissage supervisé, il travaille avec des données formées pour prédire de nouvelles données de test. Par exemple, l'âge peut être une valeur continue car il augmente avec le temps. Il existe certains modèles de régression, comme indiqué ci-dessous:

Quelques algorithmes largement utilisés dans les techniques de régression

  • Modèle de régression linéaire simple : Il s'agit d'une méthode statistique qui analyse la relation entre deux variables quantitatives. Cette technique est principalement utilisée dans les domaines financiers, immobiliers, etc.
  • Régression Lasso : l'opérateur de retrait de sélection la moins absolue ou LASSO est utilisé lorsqu'il existe un besoin d'un sous-ensemble du prédicteur pour minimiser l'erreur de prédiction dans une variable continue.
  • Régression logistique : elle est effectuée en cas de détection de fraude, d'essais cliniques, etc. partout où la sortie est binaire.
  • Prise en charge de la régression vectorielle : SVR est un peu différent de SVM. En régression simple, l'objectif est de minimiser l'erreur, tandis qu'en SVR, nous ajustons l'erreur à l'intérieur d'un seuil.
  • Algorithme de régression multivariée : Cette technique est utilisée dans le cas de plusieurs variables prédictives. Il peut être utilisé avec des opérations matricielles et la bibliothèque Numpy de Python.
  • Algorithme de régression multiple : il fonctionne avec plusieurs variables quantitatives dans les algorithmes de régression linéaire et non linéaire.

2. Classification

Un modèle de classification, une méthode d'apprentissage supervisé, tire une conclusion des valeurs observées comme un ou plusieurs résultats sous une forme catégorique. Par exemple, le courrier électronique a des filtres comme la boîte de réception, les brouillons, le spam, etc. Il existe un certain nombre d'algorithmes dans le modèle de classification comme la régression logistique, l'arbre de décision, la forêt aléatoire, la perception multicouche, etc. Dans ce modèle, nous classons nos données spécifiquement et attribuer des étiquettes en conséquence à ces classes. Les classificateurs sont de deux types:

  • Classificateurs binaires : classification avec 2 classes distinctes et 2 sorties.
  • Classificateur multi-classes : classification avec plus de 2 classes.

3. Regroupement

Le clustering est une technique d'apprentissage automatique qui consiste à classer les points de données en groupes spécifiques. Si nous avons des objets ou des points de données, nous pouvons alors appliquer les algorithmes de clustering pour les analyser et les regrouper selon leurs propriétés et fonctionnalités. Cette méthode de technique non supervisée est utilisée en raison de ses techniques statistiques. Les algorithmes de cluster font des prédictions basées sur les données d'apprentissage et créent des clusters sur la base de la similitude ou de la méconnaissance.

Méthodes de regroupement:

  • Méthodes basées sur la densité : Dans cette méthode, les grappes sont considérées comme des régions denses en fonction de leur similitude et de leur différence par rapport à la région dense inférieure.
  • Méthodes hiérarchiques : les grappes formées dans cette méthode sont les structures arborescentes. Cette méthode forme des arbres ou des clusters à partir du cluster précédent. Il existe deux types de méthodes hiérarchiques: l'agglomération (approche ascendante) et la division (approche descendante).
  • Méthodes de partitionnement : cette méthode partitionne les objets en fonction de k-clusters et chaque méthode forme un cluster unique.
  • Méthodes basées sur Gris : Dans cette méthode, les données sont combinées en un certain nombre de cellules qui forment une structure en forme de grille.

4. Détection d'anomalies

La détection d'anomalies est le processus de détection d'éléments ou d'événements inattendus dans un ensemble de données. Certains domaines où cette technique est utilisée sont la détection des fraudes, la détection des pannes, la surveillance de la santé du système, etc. La détection des anomalies peut être largement classée comme:

  1. Anomalies ponctuelles : les anomalies ponctuelles sont définies lorsqu'une seule donnée est inattendue.
  2. Anomalies contextuelles : lorsque les anomalies sont spécifiques au contexte, cela s'appelle des anomalies contextuelles.
  3. Anomalies collectives : lorsqu'une collection ou un groupe d'éléments de données connexes sont anormaux, il s'agit alors d'anomalies collectives.

Il existe certaines techniques de détection d'anomalies comme suit:

  • Méthodes statistiques : il aide à identifier les anomalies en pointant les données qui s'écartent des méthodes statistiques comme la moyenne, la médiane, le mode, etc.
  • Détection d'anomalies basée sur la densité : elle est basée sur l'algorithme du plus proche voisin.
  • Algorithme d'anomalie basé sur le clustering : les points de données sont collectés en cluster lorsqu'ils appartiennent au même groupe et sont déterminés à partir des centroïdes locaux.
  • Super Vector Machine : l'algorithme s'entraîne à regrouper les instances de données normales et identifie les anomalies à l'aide des données d'apprentissage.

Travailler sur les techniques d'apprentissage automatique

Le Machine Learning utilise de nombreux algorithmes pour gérer et travailler avec des ensembles de données volumineux et complexes afin de faire des prédictions selon les besoins.

Par exemple, nous recherchons une image de bus sur Google. Ainsi, Google obtient essentiellement un certain nombre d'exemples ou d'ensembles de données étiquetés comme bus et le système trouve les motifs de pixels et de couleurs qui aideront à trouver des images correctes du bus.

Le système de Google fera une estimation aléatoire du bus comme des images à l'aide de motifs. Si une erreur se produit, il se règle automatiquement pour plus de précision. En fin de compte, ces modèles seront appris par un grand système informatique modélisé comme un cerveau humain ou un réseau neuronal profond pour identifier les résultats précis des images. C'est ainsi que les techniques de ML fonctionnent pour obtenir toujours le meilleur résultat.

Conclusion

L'apprentissage automatique a diverses applications dans la vie réelle pour aider les entreprises, les particuliers, etc. à atteindre certains résultats selon les besoins. Pour obtenir les meilleurs résultats, certaines techniques sont importantes qui ont été discutées ci-dessus. Ces techniques sont modernes, futuristes et favorisent l'automatisation des choses avec moins de main-d'œuvre et de coûts.

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Il s'agit d'un guide des techniques d'apprentissage automatique. Nous discutons ici des différentes techniques d'apprentissage automatique avec son fonctionnement. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus–

  1. Techniques d'ensemble
  2. Techniques d'intelligence artificielle
  3. Concepts et techniques d'exploration de données
  4. Apprentissage automatique de la science des données
  5. Façons simples de créer un arbre de décision
  6. Importance de l'arbre de décision dans l'exploration de données
  7. Régression linéaire vs régression logistique | Différences clés

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Big Data