4 algorithmes d’apprentissage automatique indispensables

Vous êtes-vous déjà demandé comment fonctionnent les voitures autonomes, les chatbots et les recommandations automatiques de Netflix ? Ces avancées technologiques pratiques sont les produits de l’apprentissage automatique.


Ce type d’intelligence artificielle entraîne les ordinateurs à étudier le comportement humain et à utiliser des algorithmes pour prendre des décisions intelligentes sans intervention. Les algorithmes apprennent indépendamment des données d’entrée et prédisent la sortie logique en fonction de la dynamique d’un ensemble de données d’apprentissage.

Voici quelques-uns des meilleurs algorithmes d’apprentissage automatique qui aident à créer et à former des systèmes informatiques intelligents.


L’importance des algorithmes dans l’apprentissage automatique

UN algorithme d’apprentissage automatique est un ensemble d’instructions utilisées pour aider un ordinateur à imiter le comportement humain. De tels algorithmes peuvent effectuer des tâches complexes avec peu ou pas d’assistance humaine.

Au lieu d’écrire du code pour chaque tâche, l’algorithme construit une logique à partir des données que vous introduisez dans le modèle. Étant donné un ensemble de données suffisamment grand, il identifie un modèle, lui permettant de prendre des décisions logiques et de prédire la sortie de valeur.

Les systèmes modernes utilisent divers algorithmes d’apprentissage automatique, chacun avec ses propres avantages en termes de performances. Les algorithmes diffèrent également en termes de précision, de données d’entrée et de cas d’utilisation. En tant que tel, savoir quel algorithme utiliser est l’étape la plus importante dans la construction d’un modèle d’apprentissage automatique réussi.

1. Régression logistique

Image d'un graphique de régression

Également connu sous le nom de régression logistique binomiale, cet algorithme détermine la probabilité de réussite ou d’échec d’un événement. Il s’agit généralement de la méthode de référence lorsque la variable dépendante est binaire. De plus, les résultats sont généralement traités comme simplement vrai/faux ou oui/non.

Pour utiliser ce modèle statistique, vous devez étudier et classer les ensembles de données étiquetés en catégories discrètes. Une fonctionnalité impressionnante est que vous pouvez étendre la régression logistique à plusieurs classes et fournir une vue réaliste des prédictions de classe basées sur des probabilités.

La régression logistique est très rapide et précise pour la classification des enregistrements inconnus et des ensembles de données simples. Il est également exceptionnel lors de l’interprétation des coefficients du modèle. De plus, la régression logistique fonctionne mieux dans les scénarios où l’ensemble de données est linéairement séparable.

Avec cet algorithme, vous pouvez facilement mettre à jour des modèles pour refléter de nouvelles données et utiliser l’inférence pour déterminer la relation entre les entités. Il est également moins sujet au surajustement, possède une technique de régularisation dans le cas d’un, et nécessite peu de puissance de calcul.

Une limitation majeure de la régression logistique est qu’elle suppose une relation linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes. Cela le rend inadapté aux problèmes non linéaires car il ne prédit que des fonctions discrètes à l’aide d’une surface de décision linéaire. Par conséquent, des algorithmes plus puissants peuvent être mieux adaptés à vos tâches plus complexes.

2. Arbre de décision

Un algorithme sur papier.  Les petites cases marquées des lettres BI sont reliées par des flèches, la plupart formant un cercle.

Le nom est dérivé de son approche arborescente. Vous pouvez utiliser le cadre de l’arbre de décision pour les problèmes de classification et de régression. Pourtant, il est plus fonctionnel de résoudre les problèmes de classification.

Comme un arbre, il commence par le nœud racine représentant l’ensemble de données. Les branches représentent les règles qui guident le processus d’apprentissage. Ces branches, appelées nœuds de décision, sont des questions oui ou non qui mènent à d’autres branches ou se terminent à des nœuds feuilles.

Chaque nœud feuille représente le résultat possible d’une accumulation de décisions. Les nœuds feuilles et les nœuds de décision sont les deux entités les plus importantes impliquées dans la prédiction d’un résultat à partir des informations fournies. Par conséquent, la sortie ou la décision finale est basée sur les caractéristiques de l’ensemble de données.

Les arbres de décision sont des algorithmes d’apprentissage automatique supervisés. Ces types d’algorithmes exigent que l’utilisateur explique ce qu’est l’entrée. Ils ont également besoin d’une description du résultat attendu des données de formation.

En termes simples, cet algorithme est une représentation graphique de différentes options guidées par des conditions prédéterminées pour trouver toutes les solutions possibles à un problème. En tant que telles, les questions posées sont une préparation pour arriver à une solution. Les arbres de décision imitent le processus de pensée humaine consistant à arriver à une conclusion logique en utilisant des règles simples.

L’inconvénient majeur de cet algorithme est qu’il est sujet à l’instabilité ; un changement infime dans les données peut entraîner une perturbation majeure de la structure. En tant que tel, vous devriez explorer plusieurs façons d’obtenir des ensembles de données cohérents pour vos projets.

3. Algorithme K-NN

Image montrant l'algorithme du plus proche voisin

K-NN s’est avéré être un algorithme à multiples facettes utile pour résoudre de nombreux problèmes du monde réel. Bien qu’il s’agisse de l’un des algorithmes d’apprentissage automatique les plus simples, il est utile pour de nombreux secteurs, de la sécurité à la finance et à l’économie.

Comme son nom l’indique, K-Nearest Neighbor fonctionne comme un classificateur en supposant une similitude entre les données de voisinage nouvelles et existantes. Il place ensuite le nouveau cas dans la même catégorie ou dans une catégorie similaire aux données disponibles les plus proches.

Il est important de noter que K-NN est un algorithme non paramétrique ; il ne fait pas d’hypothèses sur les données sous-jacentes. Également appelé algorithme d’apprentissage paresseux, il n’apprend pas immédiatement à partir des données d’apprentissage. Au lieu de cela, il stocke les ensembles de données actuels et attend jusqu’à ce qu’il reçoive de nouvelles données. Ensuite, il effectue des classifications basées sur la proximité et la similarité.

K-NN est pratique et les gens l’utilisent dans divers domaines. Dans le domaine de la santé, cet algorithme peut prédire les risques potentiels pour la santé en fonction des expressions génétiques les plus probables d’un individu. En finance, les professionnels utilisent K-NN pour prédire le marché boursier et même les taux de change.

Le principal inconvénient de l’utilisation de cet algorithme est qu’il est plus gourmand en mémoire que les autres algorithmes d’apprentissage automatique. Il a également du mal à gérer des entrées de données complexes et de grande dimension.

Néanmoins, K-NN reste un bon choix car il s’adapte facilement, identifie facilement les modèles et vous permet de modifier les données d’exécution sans affecter la précision de la prédiction.

4. K-Means

Les hiéroglyphes verts aléatoires tombent dans des colonnes verticales sur fond noir

K-Means est un algorithme d’apprentissage non supervisé qui regroupe des ensembles de données non étiquetés en groupes uniques. Il reçoit des entrées, réduit la distance entre les points de données et rassemble des données basées sur des points communs.

Pour plus de clarté, un cluster est un ensemble de points de données regroupés en un seul en raison de certaines similitudes. Le facteur “K” indique au système le nombre de clusters dont il a besoin.

Une illustration pratique de la façon dont cela fonctionne implique l’analyse d’un groupe numéroté de joueurs de football. Vous pouvez utiliser cet algorithme pour créer et diviser les joueurs de football en deux groupes : les joueurs de football experts et les joueurs de football amateurs.

L’algorithme K-Means a plusieurs applications dans le monde réel. Vous pouvez l’utiliser pour catégoriser les notes des étudiants, effectuer des diagnostics médicaux et afficher les résultats des moteurs de recherche. En résumé, il excelle à analyser de grandes quantités de données et à les décomposer en groupes logiques.

Une conséquence de l’utilisation de cet algorithme est que les résultats sont souvent incohérents. Il dépend de l’ordre, de sorte que toute modification de l’ordre d’un ensemble de données existant peut affecter son résultat. De plus, il n’a pas un effet uniforme et ne peut traiter que des données numériques.

Malgré ces limitations, K-Means est l’un des algorithmes d’apprentissage automatique les plus performants. Il est parfait pour segmenter les ensembles de données et est reconnu pour son adaptabilité.

Choisissez le meilleur algorithme pour vous

En tant que débutant, vous aurez peut-être besoin d’aide pour trouver le meilleur algorithme. Cette décision est difficile dans un monde plein de choix fantastiques. Pour commencer, cependant, vous devez baser votre choix sur autre chose que les caractéristiques fantaisistes de l’algorithme.

Vous devez plutôt tenir compte de la taille de l’algorithme, de la nature des données, de l’urgence des tâches et des exigences de performances. Ces facteurs, entre autres, vous aideront à déterminer l’algorithme parfait pour votre projet.

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