Modélisation de l'apprentissage automatique : Qu'est-ce que c'est et comment ça marche ?

La modélisation de l'apprentissage automatique est au cœur de l'IA moderne et stimule l'innovation dans tous les secteurs. Comprendre ce que sont ces modèles et comment ils sont construits, entraînés et optimisés peut vous permettre d'acquérir les compétences nécessaires pour mieux analyser les données, construire des systèmes intelligents et favoriser l'innovation dans tous les secteurs.

Qu'est-ce qu'un modèle de machine learning?

Un modèle de machine learning est un algorithme informatique formé pour identifier des modèles, des relations ou des structures dans les données. Il est construit à l'aide de techniques mathématiques et statistiques pour traiter les données d'entrée et générer des prédictions, des classifications ou des décisions sans instructions humaines explicites pour tous les scénarios possibles.

Le processus de création d'un modèle de machine learning consiste à lui fournir des données d'apprentissage , à lui permettre d'apprendre à partir d'exemples et à l'optimiser pour améliorer sa précision et ses performances. Le modèle affine ses paramètres internes en fonction des modèles qu'il détecte, ce qui lui permet de généraliser son apprentissage à de nouvelles données inédites.

Les modèles d'apprentissage automatique alimentent un large éventail d'applications réelles, allant des systèmes de recommandation et de la reconnaissance vocale au diagnostic médical et aux prévisions financières. L'efficacité d'un modèle dépend de facteurs tels que la qualité des données, le choix de l'algorithme et l'ajustement des hyperparamètres pour minimiser les erreurs et maximiser la précision de la prédiction.

Pourquoi la modélisation de l'apprentissage automatique est-elle importante ?

L'apprentissage automatique permet de traiter de grandes quantités de données afin de mettre en évidence des corrélations subtiles, de découvrir de nouvelles idées et de fournir des prédictions plus précises que ne le permettraient les méthodes traditionnelles. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être formés de manière non supervisée ou guidés par des données humaines afin de produire les meilleurs résultats.

L'apprentissage automatique est un moyen efficace d'augmenter les ressources limitées en science des données et en ingénierie des données. Une fois formé, un modèle de machine learning peut analyser des flux de données au fur et à mesure que de nouvelles données sont créées pour fournir des informations en temps réel qui aident une organisation à répondre aux changements de comportement du marché et des clients au fur et à mesure qu'ils se produisent.

Types de modèles d'apprentissage automatique

Il existe de nombreux types de modèles d'apprentissage automatique adaptés à différents besoins. En voici une sélection.

Modèles de régression linéaire

Les modèles de régression linéaire sont un type de méthode statistique utilisé pour comprendre la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. L'objectif est d'ajuster aux données une ligne droite (dans le cas d'une régression linéaire simple) ou un hyperplan (dans le cas d'une régression linéaire multiple) qui représente le mieux la relation sous-jacente. Le modèle suppose que la relation entre les variables est linéaire, ce qui signifie que des changements dans les variables indépendantes entraînent des changements proportionnels dans la variable dépendante.

La régression linéaire est couramment utilisée pour prédire des résultats continus, tels que l'estimation des prix, la prévision des ventes ou la prévision des tendances. Le modèle fonctionne en minimisant la différence entre les points de données observés et les valeurs prédites, souvent par le biais d'une technique appelée "moindres carrés", ce qui garantit la meilleure adéquation possible.

Modèles d'arbres de décision

Les modèles d'arbre de décision sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé pour les tâches de classification et de régression. Ces modèles divisent les données en sous-ensembles basés sur les valeurs des caractéristiques, formant une structure arborescente avec des nœuds de décision et des nœuds de feuille. Chaque nœud de décision représente un test de caractéristique (par exemple, "L'âge est-il supérieur à 30 ans ?") et chaque nœud de feuille représente un résultat (par exemple, des étiquettes de classe ou des valeurs numériques).

Les arbres de décision sont faciles à interpréter et peuvent modéliser des relations complexes et non linéaires. Ils sont souvent utilisés dans des applications telles que la segmentation de la clientèle, l'approbation de prêts et le diagnostic médical. Toutefois, les arbres décisionnels sont sujets à un surajustement, qui peut être atténué à l'aide de techniques telles que l'élagage ou des méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires.

Modèle des plus proches voisins (K-Nearest Neighbors)

K-Nearest Neighbors (K-NN) est un algorithme d'apprentissage automatique simple et non paramétrique utilisé pour les tâches de classification et de régression. Il prédit l'étiquette ou la valeur d'un nouveau point de données en fonction de l'étiquette majoritaire ou de la moyenne de ses "K" voisins les plus proches dans l'espace des caractéristiques.

K-NN ne nécessite pas d'apprentissage, car il stocke simplement lejeu de données apprentissage et fait des prédictions pendant la phase de test. Les performances du modèle dépendent du choix de "K" (le nombre de voisins) et d'une mesure de distance appropriée (par exemple, la distance euclidienne). Le modèle K-NN est couramment utilisé dans les systèmes de recommandation, la classification d'images et la détection d'anomalie en raison de sa simplicité et de sa flexibilité.

Modèles de réseaux neuronaux

Les modèles de réseaux neuronaux sont une famille d'algorithmes d'apprentissage automatique inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils se composent de couches de nœuds interconnectés (neurones), où chaque nœud traite les entrées, applique des poids et transmet la sortie aux couches suivantes.

Les réseaux neuronaux peuvent modéliser des relations hautement complexes et non linéaires dans les données, ce qui les rend puissants pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du language naturel et la reconnaissance vocale. Ils sont formés par rétropropagation, le modèle ajustant ses poids en fonction de l'erreur de ses prédictions. Bien qu'ils soient très flexibles et capables de traiter de grandes quantités de données, les réseaux neuronaux nécessitent de grands ensembles de données et une puissance de calcul considérable pour leur apprentissage.

Modèle de régression logistique

La régression logistique est un modèle statistique utilisé pour les tâches de classification binaire, où l'objectif est de prédire l'un des deux résultats possibles (par exemple, succès ou échec, oui ou non). Malgré son nom, la régression logistique est un algorithme de classification plutôt qu'un algorithme de régression. Elle utilise la fonction logistique (courbe sigmoïde) pour faire correspondre les valeurs prédites à des probabilités comprises entre 0 et 1, ce qui la rend idéale pour prédire des résultats catégoriels.

La régression logistique est largement utilisée dans des applications telles que les diagnostics médicaux, la prédiction du taux de désabonnement des clients et la détection des spams. Elle est simple, interprétable et efficace pour les limites de décision linéaires, mais peut s'avérer difficile pour les relations complexes et non linéaires.

Modèle Naive Bayes

Naive Bayes est une famille de modèles probabilistes basés sur le théorème de Bayes, utilisés principalement pour les tâches de classification. La partie "naïve" provient de l'hypothèse selon laquelle toutes les caractéristiques du jeu de données sont indépendantes les unes des autres, ce qui n'est souvent pas le cas dans les données réelles.

Malgré cette hypothèse, les modèles de Naive Bayes peuvent être étonnamment performants, en particulier dans les tâches de classification de texte telles que le filtrage des spams ou l'analyse des sentiments. Le modèle calcule la probabilité de chaque classe sur la base de la probabilité de chaque caractéristique compte tenu de la classe, puis attribue la classe ayant la probabilité la plus élevée. Naive Bayes est rapide, simple et fonctionne bien avec les grands ensembles de données et les données à haute dimension.

Modèle de transformateur

Les modèles transformateurs sont un type de modèle d'apprentissage profond qui a révolutionné les tâches de traitement du language naturel du langage naturel (NLP) telles que la traduction, le résumé et la génération de texte.

Contrairement aux réseaux neuronaux récurrents traditionnels (RNN), les transformateurs s'appuient sur un mécanisme appelé auto-attention, qui leur permet de traiter toutes les données d'entrée en parallèle plutôt que de manière séquentielle. Cela permet aux transformateurs de saisir plus efficacement les dépendances à long terme dans les données. L'architecture est composée de couches de réseaux d'attention et de réseaux d'anticipation, qui apprennent les relations contextuelles entre les mots ou les éléments d'une séquence. Les transformateurs sont à la base de modèles populaires tels que GPT (Generative Pretrained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), qui ont atteint des performances de pointe dans diverses tâches de NLP.

apprentissage modélisation de l'apprentissage automatique

Il existe quatre types d'apprentissage automatique :

1. Algorithmes d'apprentissage automatique supervisé dans lesquels les humains fournissent des exemples de bons résultats.
2. Les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés permettent aux algorithmes de trouver des corrélations dans les données.
3. Les algorithmes d'apprentissage automatique semi-supervisés apportent une contribution humaine.
4. Dans les algorithmes d'apprentissage automatique par renforcement, les humains guident le modèle en fournissant un retour d'information sur les résultats afin de renforcer le comportement correct.

Comment l'apprentissage automatique est-il appliqué ?

Voici quelques exemples d'applications qui utilisent l'apprentissage automatique.

analyses des données en temps réel

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent étudier des événements tels que les conditions météorologiques et les flux des réseaux sociaux pour déterminer si une situation est susceptible de s'aggraver et en informer les opérateurs.

Vente au détail en ligne

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent personnaliser les achats en fournissant des recommandations en temps réel et en proposant des promotions pertinentes.

Santé

Les médecins peuvent utiliser des modèles d'IA pour diagnostiquer des problèmes et obtenir des conseils sur les traitements.

Négociation d'actions

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent fournir des conseils d'achat et de vente sur la base des tendances de négociation, des documents déposés auprès de la SEC et des nouvelles concernant une entreprise.

Gestion des risques et de la fraude

Les émetteurs de cartes de crédit et les compagnies d'assurance doivent surveiller la fraude en permanence. Les modèles d'IA leur permettent d'étudier les transactions au fur et à mesure qu'elles se produisent afin de prédire celles qui sont suspectes.

Actian gestion des données pour les projets d'apprentissage automatique

Les modèles d'apprentissage automatique s'appuient sur des données solides pour faire des prédictions précises. La plateforme de données Actian complète parfaitement les projets d'apprentissage automatique en offrant une expérience unifiée pour l'ingestion, la transformation, le stockage et l'analyse des données.

La technologie d'intégration des données intégrée prépare les données d'apprentissage en automatisant les pipelines de données qui préparent les données pour les modèles d'apprentissage automatique.

La plateforme de données Actian est disponible sur site et sur plusieurs plateformes cloud public.