Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes de s'améliorer automatiquement par l'expérience sans être explicitement programmés. Pour comprendre les bases du machine learning, il est crucial d'en explorer les types, les algorithmes et les étapes de préparation des données.
Le machine learning se divise en trois grandes catégories :
L'apprentissage supervisé utilise des ensembles de données étiquetées pour entraîner des modèles. Chaque exemple de l'ensemble de données comprend une entrée et une sortie souhaitée. L'objectif est que le modèle apprenne à prédire la sortie correcte pour de nouvelles entrées non vues.
Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé ne repose pas sur des données étiquetées. Il se concentre sur la découverte de structures cachées dans les données, comme les regroupements et les associations. Les algorithmes de clustering (Kmeans) et les algorithmes d'association en sont des exemples typiques.
L'apprentissage par renforcement est une méthode où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. Il reçoit des récompenses ou des punitions en fonction de ses actions, et son objectif est de maximiser le gain cumulé au fil du temps.
Les algorithmes de machine learning sont des outils mathématiques et statistiques qui permettent de trouver des modèles dans les données. Parmi les plus courants, on trouve :
La régression linéaire est utilisée pour prédire des valeurs continues en ajustant une droite aux données de formation. La régression logistique, en revanche, est utilisée pour les problèmes de classification binaire.
Les arbres de décision sont des modèles prédictifs qui utilisent un graphe en forme d'arbre de décisions possibles. Ils sont simples à comprendre et à visualiser, mais peuvent être sujets au surapprentissage sans techniques de régularisation appropriées.
Les réseaux de neurones sont inspirés par le cerveau humain et sont capables d'apprendre des modèles complexes grâce à leurs couches multiples de neurones artificiels. Ils sont particulièrement efficaces dans les tâches de reconnaissance d'image et de traitement du langage naturel.
La préparation des données est une étape cruciale dans tout projet de machine learning. Elle comprend les sousétapes suivantes :
La collecte des données est la première étape, consistant à rassembler des informations brutes à partir de diverses sources.
Le nettoyage des données implique de transformer les données brutes en un format utilisable en corrigeant ou éliminant les erreurs et les valeurs manquantes.
La transformation des données inclut la normalisation, la mise à l’échelle et d'autres techniques pour rendre les données adaptées aux algorithmes de machine learning.
En résumé, les fondamentaux du machine learning comprennent une compréhension des différents types d'apprentissage, des principaux algorithmes et de l'importance de la préparation des données. Une bonne maîtrise de ces concepts est essentielle pour réussir dans ce domaine.