Qu’est-ce qu’un algorithme de machine learning ?
Le machine learning (ML) est le domaine universitaire dans lequel les data scientists conçoivent des algorithmes informatiques capables d’apprendre une tâche sans être explicitement programmés avec des données pour l’effectuer. Imaginez cela comme apprendre au meilleur algorithme informatique à reconnaître des modèles et à prendre des décisions simplement en lui montrant des exemples au lieu d'écrire chaque règle d'algorithme.
Les exemples de modèles prennent souvent la forme de données, mais d'énormes quantités d'informations, et les algorithmes informatiques analysent ces énormes ensembles de données pour découvrir (apprendre) des relations et des connaissances.
Les algorithmes de machine deep learning et le modèle de données sont des programmes de données machine uniques, car ils sont itératifs. Ils progressent de façon constante; il ne s'agit pas d'un processus unique. Les algorithmes s’améliorent en permanence, car ils sont exposés à davantage de données.
Il permet aux algorithmes de machine learning de s’adapter à de nouvelles informations et d’affiner leurs prédictions. Cette magie fournit le meilleur deep learning machine pour devenir plus précis au fil du temps. Les algorithmes de machine learning sont comme des étudiants qui s’améliorent sur un sujet au fur et à mesure qu’ils étudient et pratiquent.
L’importance du machine learning
Les algorithmes de machine learning ne sont pas seulement un autre terme à la mode lié aux données au sein des meilleures pratiques de l’intelligence artificielle (IA) : il s’agit en effet d’une technologie transformatrice. Elle remodèle les industries et notre vie quotidienne depuis des décennies. Voici pourquoi cela change tellement la donne :
Automatisation de tâches complexes :
Les algorithmes de machine learning et le modèle de machine excellent dans leur utilisation pour automatiser des tâches répétitives et chronophages qui, autrement, nécessiteraient un effort humain important. Il permet aux gens de se concentrer sur un travail plus stratégique et créatif. Par exemple, pour prédire ce qu’est un spam, ou encore le deep learning au volant d’une voiture.
Découverte de modèles cachés dans les données :
Même les meilleures méthodes d'analyse de données traditionnelles ne peuvent qu'effleurer la surface de ce qui est caché dans de vastes ensembles de données. Pour une analyse de modèle plus approfondie, vous avez besoin du machine learning pour découvrir des modèles subtils, des corrélations et des anomalies. Ce sont des choses qui manqueront aux humains.
Personnalisation :
Le machine learning est le moteur de deep learning qui fournit des recommandations personnalisées sur des plateformes comme Netflix et Amazon. En analysant vos anciennes variables de comportement et vos préférences, le machine learning vous suggère des films, des produits ou du contenu qu’il pense que vous apprécierez, ce qui améliore votre expérience utilisateur.
Amélioration de la prise de décision :
Dans de nombreux secteurs, les décisions sont prises en fonction de l'intuition d'apprentissage ou d'informations limitées. Un programme de machine deep learning peut augmenter le jugement humain en fournissant des informations et des prédictions fondées sur des données. Cela mène à des décisions plus éclairées et objectives, que ce soit dans les diagnostics de santé, les investissements financiers ou la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Ainsi, un programme de machine learning rend les ordinateurs plus intelligents, en permettant aux humains de résoudre des problèmes plus efficacement.
Types d'algorithmes de machine learning
Apprentissage supervisé
Le deep learning supervisé est le type de programme de machine learning le plus courant. C'est comme avoir un professeur qui guide le processus de deep learning.
Les algorithmes de machine sont fournis avec un ensemble de données d'entraînement de programme, chaque exemple étant étiqueté avec la sortie correcte. Ces données étiquetées agissent comme un « superviseur », indiquant à l'algorithme le résultat souhaité pour une entrée donnée.
L'objectif est d'apprendre la relation entre les fonctions d'entrée de l'algorithme du modèle et les étiquettes correspondantes afin de prédire avec précision la sortie des nouvelles données invisibles. Parmi les algorithmes d’apprentissage supervisé les plus courants figurent :
● Régression linéaire : Algorithme de modèle linéaire permettant de prédire des valeurs numériques continues, telles que les prix des logements ou les chiffres de vente. Il suppose une relation linéaire entre les fonctions d'entrée et la variable de sortie.
● Régression logistique : Les algorithmes des programmes de classification sont utilisés avec probabilité pour prédire les résultats catégoriels, par exemple si un e-mail est un spam ou non, ou si un client va se retourner. Il calcule la probabilité qu'une instance appartienne à une catégorie particulière.
● Arbre de décision : Ces algorithmes de programme créent un modèle arborescent de décisions et de leurs conséquences possibles. Elles sont faciles à interpréter et peuvent être utilisées pour la classification, et certaines entreprises les utilisent pour des tâches de régression.
● Machines vectorielles de support (SVM) : Les SVM sont des algorithmes puissants pour les tâches de classification. Ils fonctionnent en trouvant l'hyperplan optimal qui sépare les points de données en différentes classes.
Ensuite, il y a les algorithmes de réseaux neuronaux, aussi appelés deep learning . Ce sont des algorithmes de réseau complexes inspirés par la structure de réseau du cerveau humain. Un réseau excelle dans des tâches telles que la reconnaissance d'images et la TAL ; en général, un algorithme neuronal de réseau est préférable pour tout ce qui est un problème complexe de reconnaissance de modèles.
Apprentissage non supervisé
Le modèle de décision d'apprentissage non supervisé adopte une approche de programme différente de celle de l'apprentissage supervisé. Ici, l'algorithme n'est pas fourni avec un point de données étiqueté ou des instructions explicites sur ce qu'il faut rechercher.
Dans le cas d’un apprentissage non supervisé, nous utilisons un ensemble de valeurs de données sans résultats prédéfinis, et l’algorithme de machine learning est invité à découvrir des modèles, structures ou relations cachés. Il doit le faire seul, sans aucune intervention humaine. Parmi les algorithmes de machine learning non supervisés les plus courants, citons :
● K-means clustering : Cet algorithme de décision est une méthode idéale pour regrouper des points de données similaires en clusters. Avec cette méthode, nous partitionnons les valeurs de données en K clusters distincts, et les points appartiennent au cluster avec la moyenne la plus proche.
● Le clustering hiérarchique diffère des algorithmes de K-means, qui produisent un ensemble plat de clusters. Le clustering hiérarchique crée une hiérarchie de clusters qui ressemble à une arborescence. Elle peut être utile lorsque vous souhaitez comprendre les relations entre les clusters à différents niveaux de granularité.
● Analyse en composantes principales (PCA) : L’ACP est une « technique de réduction de la dimensionnalité » qui peut aider les gens à visualiser les valeurs des points de données sous forme de variables. Avec les algorithmes de PCA, nous identifions les principaux composants et les directions de plus grande variance dans les valeurs des données. Ensuite, nous projetons les données sur un espace de dimension inférieure tout en préservant autant d'informations que possible.
● Détection d’anomalies : Conçu pour s'entraîner à identifier des points de données de décision rares ou inhabituels qui ne sont pas dans la norme de l'ensemble de points de données. Cet algorithme de machine learning est assez efficace pour détecter les fraudes, les intrusions sur le réseau (pour la cybersécurité) et identifier les défauts de fabrication.
Parfois, l’apprentissage non supervisé est utilisé comme un précurseur de l’apprentissage supervisé, où les connaissances acquises peuvent être utilisées pour créer un point de données étiqueté pour l’entraînement de modèles supervisés.
Le boost est une puissante technique d’entraînement et d’apprentissage d’ensemble dans le machine learning. Avec le boost, plusieurs modèles faibles sont combinés. Boostez signifie que ceux-ci s'entraînent souvent à devenir légèrement meilleurs que les suppositions aléatoires. Boosting les combine pour créer un modèle prédictif fort.
Le boost consiste à entraîner les modèles de manière séquentielle, chaque modèle suivant se concentrant sur la correction des erreurs commises par les précédents par le biais du boost.
Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement est un type unique de machine learning qui s’inspire de la psychologie comportementale. Un agent apprend par essais et erreurs, interagit avec son environnement et reçoit des commentaires sous forme de récompenses ou de pénalités en fonction de ses actions.
C'est un peu comme enseigner à un animal un bon comportement. L'agent apprend à associer certaines actions à des résultats positifs (récompenses) et d'autres à des résultats négatifs (pénalités). Lorsqu'il répète ce processus à plusieurs reprises, l'agent développe une politique qui sélectionne les actions les plus susceptibles d'aboutir à des récompenses.
Donc, vous pouvez voir comment le processus est analogue à la façon dont les humains et les animaux apprennent par un renforcement positif et négatif. Deux algorithmes de deep learning à renforcement commun comprennent le Q-learning, qui estime les récompenses futures pour la prise d’une action particulière dans un état donné. Deep Q-Networks, ou DQN, est une extension moderne du Q-learning qui combine l’apprentissage par renforcement avec la puissance des réseaux neuronaux profonds.
Les algorithmes d’apprentissage par renforcement ont un large éventail d’applications. Il entraîne des robots à effectuer des tâches dans le monde réel, comme naviguer, manipuler des objets et même jouer à des jeux. Le développement d’agents d’IA grâce à l’apprentissage par renforcement permet de construire des modèles capables de maîtriser des jeux complexes comme les échecs, le Go et le Dota 2.
Optimiser les variables de ressources de décision dans des domaines comme les réseaux énergétiques, le contrôle du trafic et le cloud computing. Bien que l'apprentissage par renforcement soit un outil puissant pour entraîner un modèle, il peut être difficile à appliquer en raison de la nécessité de fonctions de récompense soigneusement conçues et du potentiel de convergence lente.
Choisir le bon algorithme : Cas d'utilisation et considérations
Il est essentiel de sélectionner l’algorithme de machine deep learning le plus approprié, car l’application de modèles de machine learning spécifiques peut être limitée et très ciblée. Vous pouvez également constater que le mauvais modèle vous donne des résultats inefficaces, tandis que le bon peut débloquer des informations précieuses et entraîner des résultats percutants.
Questions sur les valeurs clés à poser
Apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement : Vos valeurs de points de données sont-elles étiquetées avec des résultats cibles (supervisé), non étiquetées (non supervisé), ou avez-vous besoin d'un agent pour apprendre par l'interaction avec un environnement (renforcement) ? C'est ce à quoi vous devez réfléchir avant de choisir le type de modèle que vous utilisez.
Vous devez également choisir entre des algorithmes de régression ou de classification. Ici, le choix de la régression consiste à déterminer si vous prédites une valeur numérique continue (régression) ou si vous classez les valeurs de données en classes distinctes (classification), ce qui n'implique pas de régression.
La taille et la nature du jeu de données utilisé pour entraîner un modèle constituent un autre facteur essentiel : combien de valeurs de données avez-vous ? Est-il structuré (tabulaire), non structuré (texte, images) ou mixte ? La taille et la complexité de votre dataset peuvent influencer vos choix d'algorithmes.
L’interprétabilité est également importante, car certains modèles de machine learning mettent du temps à s’expliquer. Avez-vous besoin d'un modèle facile à expliquer aux parties prenantes (par exemple, un arbre de décision), ou êtes-vous prêt à sacrifier la capacité à expliquer le fonctionnement de votre modèle pour une précision potentiellement plus élevée (par exemple, des réseaux neuronaux profonds) ?
Mise en correspondance des algorithmes avec des exemples d'utilisation
Pour rendre les choses plus concrètes, examinons un exemple de la façon dont des algorithmes spécifiques de machine deep learning s'alignent sur certains des cas d'utilisation les plus courants du monde réel.
Prévoir le taux de roulement des clients
Il s’agit d’un exemple de problème de classification aléatoire où les entreprises veulent identifier les clients qui sont susceptibles de cesser d’utiliser un service ou un produit. Les algorithmes aléatoires de régression logistique sont une méthode de machine learning qui prédit le taux de roulement par rapport au taux de non-roulement. Pourtant, les forêts aléatoires surpassent souvent la régression logistique en termes de précision, car elles capturent des relations plus complexes entre un éventail de caractéristiques des clients et le comportement de roulement qui en résulte. Les forêts aléatoires pourraient donc être un meilleur choix.
Reconnaissance d’images
est une tâche de deep learning qui implique l’identification automatique d’objets, de faces ou de motifs à partir d’une image fournie. Un modèle qui fonctionne bien pour la reconnaissance d’images est appelé réseau de neurones convolutifs (CNN), car il peut effectuer des représentations hiérarchiques de caractéristiques visuelles à partir de données de pixels brutes.
Systèmes de recommandation
suggérer des éléments aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leur comportement. Un modèle de machine learning appelé filtrage collaboratif est un excellent moyen d'y parvenir. La factorisation matricielle est également très populaire : elle décompose les interactions utilisateur-élément en facteurs latents, révélant des préférences cachées qui peuvent être utilisées pour faire des recommandations personnalisées.
N’oubliez pas que ce ne sont là que quelques exemples et que le meilleur algorithme pour un cas d’utilisation spécifique peut varier en fonction de la nature des données, de la complexité du problème et des ressources disponibles.
Autres considérations
La première étape consiste à comprendre votre problème et à le faire correspondre à des algorithmes de programme appropriés. Cependant, il y a quelques autres éléments à prendre en compte lors de la création d'un modèle de machine learning pour votre projet spécifique.
Le compromis biais-variance est un concept crucial, car le biais désigne l'erreur introduite par l'approximation d'un problème réel avec un modèle simplifié, tandis que la variance désigne la sensibilité du modèle aux fluctuations des données d'entraînement. Lorsque vous choisissez un modèle à biais élevé, vous le trouverez simpliste et peu adapté aux données. En revanche, un modèle de programme à forte variance peut être trop complexe et peut surdimensionner les données. Il faut viser l'équilibre.
Un autre point clé est la complexité du modèle. Les modèles simples peuvent ne pas saisir toutes les nuances de vos données, mais un modèle trop complexe peut s'adapter trop étroitement au bruit dans les données d'entraînement. Ce qui signifie que vous obtenez un ajustement excessif et un modèle peu performant. Votre modèle doit être suffisamment complexe pour capturer les modèles sous-jacents, mais pas au point de mémoriser les données d'entraînement.
L'ingénierie et la sélection des fonctionnalités sont au cœur de la qualité de vos modèles. L’ingénierie des fonctionnalités consiste à transformer les données brutes en « fonctionnalités » qui sont plus informatives pour le programme de machine learning. La sélection de fonctions consiste à choisir les fonctions les plus pertinentes qui sont utiles pour les performances de votre modèle.
L’avenir du machine learning
Les solutions d’IA et le machine deep learning progressent à un rythme effréné. De nouveaux algorithmes, de nouvelles techniques et de nouveaux cadres sont constamment développés, repoussant les limites de ce qui est possible avec l'intelligence artificielle.
Nous vivons une période passionnante pour nous impliquer dans ce domaine, avec des percées dans le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'apprentissage par renforcement.
Rester informé de ces rapides avancées en matière d’intelligence artificielle est essentiel pour quiconque souhaite tirer parti de la puissance du machine learning. Les outils et les techniques de pointe d'aujourd'hui pourraient devenir désuets presque du jour au lendemain. Vous devez être au fait des derniers développements pour vous assurer d'utiliser les méthodes les plus efficaces et efficientes pour résoudre vos problèmes.
Débuter avec la puissance du machine learning
Le machine learning ne se limite plus aux laboratoires de recherche et aux géants de la technologie. Il devient de plus en plus accessible aux entreprises et aux particuliers grâce à des outils conviviaux qui ne nécessitent pas de connaissances approfondies en science des données.
Que vous soyez un professionnel de santé qui souhaite un programme d'amélioration des diagnostics ou une personne travaillant dans le monde du marketing qui souhaite personnaliser l'expérience client, vous pouvez être sûr que le machine learning a le potentiel de révolutionner votre domaine.
N’hésitez pas à explorer la manière dont un programme de machine learning peut être appliqué à votre domaine. Identifiez vos défis en matière de données et déterminez quels outils de machine learning ont été utilisés pour résoudre des problèmes similaires dans d'autres domaines, secteurs ou industries.
Tu trouveras également d’innombrables ressources en ligne, notamment des tutoriels, des cours et des bibliothèques open source, pour t’aider à démarrer.
OVHcloud et le machine learning
Conscient de l’importance croissante du machine learning, OVHcloud propose une large gamme de services conçus pour accompagner sa mise en œuvre. Nous fournissons des solutions d'infrastructure et de plateforme, permettant aux utilisateurs de faire évoluer leurs projets de machine-learning efficacement.
