Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'analyse prédictive utilise des algorithmes de machine learning pour analyser des données historiques et prédire des résultats futurs. Dans cette leçon, nous allons introduire les concepts clés des algorithmes de machine learning et explorer leur importance dans le processus d'analyse des données.
Le machine learning (ou apprentissage automatique) est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de faire des prédictions ou des décisions basées sur des données. Contrairement aux approches traditionnelles de programmation où des règles explicites doivent être écrites, le machine learning utilise des modèles statistiques pour former des algorithmes sur des ensembles de données.
Il existe plusieurs types d'algorithmes de machine learning, mais nous nous concentrerons principalement sur deux types majeurs :
Apprentissage supervisé : Les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées, c'estàdire des données où l'entrée et la sortie sont connues à l'avance. Les modèles sont formés de manière à pouvoir prédire la valeur de sortie pour de nouvelles données d'entrée. Exemples : Régression linéaire, Régression logistique, Arbres de décision, Forêts aléatoires.
Apprentissage non supervisé : Les algorithmes trouvent des motifs et des relations dans des ensembles de données non étiquetées, où seulement les entrées sont fournies sans résultats souhaités. Exemples : Clustering (kmeans), Analyse en composantes principales (PCA), Réseaux de neurones.
Le processus typique de machine learning comprend les étapes suivantes :
Collecte de données : Rassembler les données nécessaires pour former et tester le modèle.
Préparation des données : Nettoyer et transformer les données afin qu'elles soient appropriées pour l'entraînement du modèle.
Sélection du modèle : Choisir l'algorithme de machine learning adéquat en fonction des données et de l'objectif de prédiction.
Entraînement : Utiliser les données préparées pour entraîner le modèle.
Évaluation : Tester le modèle avec un ensemble de données de test distinct pour évaluer sa précision.
Déploiement : Mettre en œuvre le modèle dans un environnement réel où il peut faire des prédictions basées sur de nouvelles données.
Les algorithmes de machine learning sont cruciaux dans l'analyse des données car ils permettent de :
En conclusion, une bonne compréhension des algorithmes de machine learning et de leur application est essentielle pour tirer parti de la puissance de l'analyse prédictive et de l'intelligence artificielle dans divers domaines, y compris l'ingénierie, la finance, la santé, et bien plus encore.