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Vous êtes-vous déjà demandé comment fonctionnent les voitures autonomes, les chatbots et les recommandations automatisées 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 plusieurs 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 pour créer un modèle d'apprentissage automatique réussi.
1. Régression logistique
Également connu sous le nom de régression logistique binomiale, cet algorithme détermine la probabilité de réussite ou d'échec d'un événement. C'est généralement 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 catégoriser les ensembles de données étiquetés en catégories discrètes. Une caractéristique impressionnante est que vous pouvez étendre la régression logistique à plusieurs classes et donner une vue réaliste des prédictions de classe basées sur des probabilités.
La régression logistique est très rapide et précise pour classer les enregistrements inconnus et les ensembles de données simples. Il est également exceptionnel pour interpréter les 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, a une technique de régularisation en cas de besoin et nécessite peu de puissance de calcul.
Une grande limitation 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 mieux convenir à vos tâches plus complexes.
2. Arbre de décision
Le nom dérive 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 pour résoudre les problèmes de classification.
Comme un arbre, il commence par le nœud racine représentant l'ensemble de données. Les branches représentent les règles guidant 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 principales entités 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 prédéfinies pour obtenir toutes les solutions possibles à un problème. En tant que telles, les questions posées sont une accumulation pour arriver à une solution. Les arbres de décision imitent le processus de pensée humaine pour arriver à un verdict logique en utilisant des règles simples.
Le principal inconvénient de cet algorithme est qu'il est sujet à l'instabilité; un changement infime dans les données peut entraîner une grande perturbation de la structure. En tant que tel, vous devriez explorer divers les moyens d'obtenir des ensembles de données cohérents pour vos projets.
3. Algorithme K-NN
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 à 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 voisines 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 les similitudes.
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 prévoir 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 des difficultés 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-Moyennes
K-Means est un algorithme d'apprentissage non supervisé qui regroupe des ensembles de données non étiquetés en clusters uniques. Il reçoit des entrées, minimise la distance entre les points de données et agrège les données en fonction 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 consiste à analyser un groupe numéroté de footballeurs. Vous pouvez utiliser cet algorithme pour créer et diviser les footballeurs en deux groupes: les footballeurs experts et les footballeurs amateurs.
L'algorithme K-Means a plusieurs applications réelles. 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 diviser en grappes 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 manque 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.
Choisir le meilleur algorithme pour vous
En tant que débutant, vous aurez peut-être besoin d'aide pour choisir le meilleur algorithme. Cette décision est difficile dans un monde plein de choix fantastiques. Cependant, pour commencer, vous devez baser votre choix sur autre chose que les fonctionnalités sophistiquées 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.
