Présentation et classification des algorithmes d'apprentissage automatique

Un algorithme d'apprentissage automatique est un programme informatique capable d'apprendre à partir de données. Il est capable d'extraire des informations à partir des données collectées et d'utiliser ces informations pour améliorer l'exécution des tâches. Pour garantir l’exactitude, les algorithmes doivent être entièrement formés.

Alors, comment fonctionne l'algorithme d'apprentissage automatique ? Comprendre les concepts de base de l’intelligence artificielle vous apportera une réponse plus claire.

L'intelligence artificielle est un terme général utilisé pour décrire la capacité des ordinateurs à imiter l'intelligence humaine. Il couvre une variété de technologies, notamment l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Bien que l’IA puisse présenter des capacités cognitives semblables à celles des humains, la façon dont elle fonctionne est intrinsèquement différente de celle de l’esprit humain. L'intelligence artificielle raisonne et prend des décisions grâce à des algorithmes et des données, tandis que la pensée humaine est affectée par de multiples facteurs tels que la perception, l'émotion et l'expérience. Par conséquent, même si l’intelligence artificielle peut atteindre, voire dépasser les niveaux humains dans certaines tâches, elle a encore ses limites.

L'intelligence artificielle existe sous forme de programmes informatiques, utilisant des langages de programmation​​tels que Python et Java, et vise à écrire des programmes complexes pour simuler les processus cognitifs humains. Parmi eux, les algorithmes d’apprentissage automatique sont des programmes capables de reconstruire avec précision les processus d’apprentissage et cognitifs.

Dans ce processus, l'algorithme d'apprentissage automatique résout le problème en étant exposé à diverses variables et en recherchant la meilleure combinaison entre elles. Par conséquent, les algorithmes d'apprentissage automatique doivent « apprendre » cette combinaison spécifique de variables grâce à des essais répétés avec de grandes quantités de données et trouver la solution optimale.

Les algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent une grande quantité de données pour améliorer l'efficacité de la résolution des problèmes, et à chaque problème résolu, l'algorithme continue de s'améliorer et d'itérer sur lui-même.

Comment créer un algorithme d'apprentissage automatique

Afin de rendre l'algorithme auto-apprenant, nous pouvons utiliser diverses méthodes. De manière générale, la première étape pour commencer à créer un algorithme d’apprentissage automatique consiste à définir le problème. Cela implique d'essayer de trouver une solution au problème, de décrire les limites du problème et de se concentrer sur l'énoncé du problème le plus élémentaire.

Après avoir défini le problème, les données doivent être nettoyées et analysées pour trouver une solution. Chaque problème d’apprentissage automatique est associé à un ensemble de données.

Les algorithmes imitent souvent les méthodes cognitives humaines. Après avoir nettoyé les données et les avoir rendues lisibles pour les algorithmes d'apprentissage automatique, les données doivent être prétraitées, ce qui augmente la précision de la solution finale.

Par exemple, dans l'exemple fourni d'un algorithme d'analyse d'images de chats, le programme apprend à analyser les changements de couleur de l'image et la façon dont l'image change. Si la couleur passe soudainement d’un pixel à un autre, elle peut représenter le contour d’un chat. De cette façon, l’algorithme peut trouver les bords du chat sur l’image. Grâce à ces méthodes, les algorithmes de ML peuvent être ajustés jusqu'à ce qu'ils puissent trouver des solutions optimales dans de petits ensembles de données.

Une fois cette étape réalisée, la fonction objectif est introduite. La fonction objectif permet à l’algorithme de faire son travail plus efficacement. Bien que l’objectif de l’algorithme de détection des chats soit de détecter les chats, la fonction objective est de résoudre le problème dans les plus brefs délais. En introduisant une fonction objectif, l’algorithme peut être spécifiquement réglé pour trouver une solution plus rapidement et avec plus de précision.

Types d'algorithmes d'apprentissage automatique

1. Apprentissage automatique supervisé

L'apprentissage automatique supervisé est la méthode la plus largement utilisée pour former des algorithmes d'apprentissage automatique car son algorithme est relativement simple. L’apprentissage automatique supervisé apprend à partir d’un petit ensemble de données appelé ensemble de données d’entraînement. Ces connaissances sont ensuite appliquées à un ensemble de données plus vaste, appelé ensemble de données problématique, pour aboutir à une solution. Les données introduites dans ces algorithmes d'apprentissage automatique sont étiquetées et classées pour les rendre compréhensibles, de sorte que beaucoup d'efforts humains sont nécessaires pour étiqueter les données.

2. Algorithme d'apprentissage automatique non supervisé

L'algorithme d'apprentissage automatique non supervisé est l'opposé de l'algorithme supervisé. Les données transmises aux algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés ne sont ni étiquetées ni classées. Cela signifie nécessiter des algorithmes d’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes avec une formation manuelle minimale. Ces algorithmes reçoivent un ensemble de données et sont laissés à eux-mêmes, ce qui leur permet de créer une structure cachée. Les structures cachées sont essentiellement des modèles de signification dans des ensembles de données non étiquetés.

3. Algorithme d'apprentissage par renforcement

Il s'agit d'un nouveau type d'algorithme d'apprentissage automatique qui récompense les algorithmes lorsqu'ils fournissent des solutions correctes et supprime les récompenses lorsque les solutions sont incorrectes. Des solutions plus efficaces fournissent également des récompenses plus élevées à l'algorithme d'apprentissage par renforcement, qui optimise ensuite son processus d'apprentissage pour maximiser les récompenses par essais et erreurs.

Algorithmes d'apprentissage automatique populaires

Certains des algorithmes d'apprentissage automatique les plus populaires incluent :

Régression linéaire : la régression linéaire est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour trouver la ligne droite qui correspond le mieux à un ensemble de points de données. .

Régression logistique : la régression logistique est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour classer les points de données en deux catégories.

Support Vector Machine : La machine à vecteurs de support est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour les tâches de classification et de régression.

Arbre de décision : l'arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour les tâches de classification et de régression.

Random Forest : Random Forest est un algorithme d'apprentissage d'ensemble utilisé pour les tâches de classification et de régression.

K-Nearest Neighbor : K-Nearest Neighbour est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour les tâches de classification et de régression.

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