Aperçu de l'apprentissage automatique supervisé : types, exemples et plus encore

De nos jours, nous nous sommes adaptés et avons accueilli favorablement l'intégration de diverses technologies et systèmes visant à nous simplifier la vie, comme l'intelligence artificielle (IA). Son application et son utilisation se étant normalisées, des débats ont émergé quant à son impact, bénéfique ou néfaste, sur notre environnement. L'IA est un terme générique qui englobe de nombreux domaines et présente des avantages indéniables. Elle est désormais mise en œuvre et utilisée dans notre quotidien, mais reste méconnue du grand public. L'apprentissage automatique, sous-domaine de l'IA, permet au système d'apprendre et d'identifier des tendances à partir des données, et d'améliorer continuellement ses performances grâce à l'acquisition de nouvelles données, sans programmation explicite à cet effet.

L'apprentissage automatique ayant de nombreuses applications et fonctions pour nos systèmes et programmes actuels, il se décline en différents types, dont l'un est le Apprentissage supervisé Cet article se concentrera sur l'apprentissage automatique supervisé, que nous explorerons et éclairerons plus en détail. En outre, afin de mieux comprendre les applications et les fonctions de l'apprentissage automatique, et plus particulièrement de l'apprentissage automatique supervisé, nous présenterons les avantages et les inconvénients de cette approche, ainsi qu'une comparaison directe avec l'apprentissage automatique non supervisé.

Partie 1. Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?

L'apprentissage automatique supervisé, une branche de l'apprentissage automatique, utilise une technique permettant au modèle d'apprendre à partir de données étiquetées avant d'être déployé dans un système ou un programme. À chaque donnée d'entrée correspond une sortie correcte. Le modèle d'apprentissage automatique supervisé identifie des schémas, effectue des prédictions, s'ajuste et s'améliore pour réduire les erreurs.

Deuxième partie : Comment fonctionne l’apprentissage supervisé

Pour expliquer le fonctionnement de l'apprentissage automatique supervisé en énumérant quelques étapes clés, il s'ensuit qu'il fonctionne, travaille sur des données inédites, crée des prédictions précises, s'améliore au fil du temps, et plus encore.

1. Collecte et assemblage de données étiquetées

Constituez un ensemble de données où chaque entrée possède son étiquette correspondante.

Exemple : Images d'animaux avec leur nom en guise d'étiquette.

2. Segmentation des ensembles de données

Après avoir collecté et étiqueté les données, l'étape suivante consiste à diviser les données en deux catégories, où au moins environ 80% des données seront utilisées pour l'entraînement du modèle, et les 20% restantes des données seront utilisées pour tester le modèle.

Exemple : 80 images d'animaux avec des étiquettes seront utilisées comme données d'entraînement, et les 20 images d'animaux restantes avec des étiquettes seront conservées séparément comme données de test afin que le modèle ne mémorise pas la réponse.

3. Formation des modèles

Commencez par fournir les données d'entraînement à l'algorithme d'apprentissage supervisé de votre choix. Le modèle analysera ensuite les données et identifiera des schémas pour générer la sortie attendue ; ce processus est un concept fondamental. apprentissage automatique.

Exemple : Choisissez un algorithme d’apprentissage automatique supervisé approprié : arbre de décision, machine à vecteurs de support ou réseau de neurones. Le modèle analysera les images d’entraînement en apprenant différents motifs, tels que les formes, les tailles, les lignes, les pixels, etc.

4. Valider les résultats et tester le modèle

Après l'entraînement du modèle, utilisez les données de test pour évaluer et valider le modèle afin de déterminer comment il se comportera lorsqu'il sera traité avec un nouvel ensemble de données inconnues.

5. Déploiement

Après d'innombrables ajustements, tests et entraînements, une fois que le modèle est devenu stable et performant, il est temps de passer à la phase suivante : le déploiement effectif du modèle dans un système réel.

Partie 3. Types d'apprentissage supervisé

L'apprentissage automatique supervisé traite deux principaux types de problèmes : la classification et la régression, qui relèvent tous deux d'un domaine plus vaste. types d'IA.

1. Classification

Un type d'apprentissage supervisé, tel que la classification, analyse les données et prédit la sortie de catégories discrètes, telles que la classification entre Oui ou Non, Courriels indésirables ou non indésirables, Diagnostic positif ou négatif, etc.

2. Régression

Type d'apprentissage supervisé, il se concentre davantage sur l'analyse et la prédiction de la sortie d'une variable ou de valeurs continues ou sans fin, comme la prédiction des cours boursiers, des prix des maisons, etc.

Partie 4. Algorithmes d'apprentissage supervisé

Régression linéaire

La régression linéaire est un type d'algorithme supervisé, considéré comme l'un des plus simples et des plus utilisés. Elle sert principalement à prédire des valeurs de sortie continues plutôt qu'à catégoriser des données. À partir d'un ensemble de points de données, elle permet de trouver le point optimal pour prédire et prévoir les valeurs d'une plage donnée.

Arbre de décision

Un algorithme d'apprentissage supervisé populaire, capable de traiter des données complexes. Suivant une structure arborescente, il se ramifie jusqu'à atteindre un nœud terminal, où chaque feuille représente un résultat possible, ce qui le rend idéal pour la modélisation prédictive et la classification.

Gradient Boosting

Le Gradient Boosting est un algorithme d'apprentissage supervisé qui combine les modèles les moins performants pour former un modèle plus puissant, corrigeant ainsi les erreurs précédentes. Cet algorithme est particulièrement utile pour le traitement de grands volumes de données.

Algorithme de Bayes naïf

Basé sur le théorème de Bayes, qui opère sur les probabilités conditionnelles, cet algorithme d'apprentissage automatique supervisé gère la classification multiple et la modélisation prédictive pour la classification binaire. Il est parfaitement adapté au traitement de tâches complexes et de grands ensembles de données.

Régression logistique

La régression logistique est utilisée pour prédire une valeur de sortie binaire ou pour une tâche de classification binaire simple. Elle sert couramment à classer une entrée ou à déterminer si elle appartient à une certaine classe en estimant les probabilités à l'aide d'une fonction logistique. De plus, comme la régression logistique tend à prédire la probabilité d'une entrée en pratique, elle utilise deux groupes pour répartir les entrées dans la classe principale et la classe secondaire.

Forêt aléatoire

Les forêts aléatoires sont composées de nombreux arbres de décision qui collaborent pour effectuer des prédictions. Comme elles utilisent plusieurs arbres de décision, chacun d'eux a été entraîné individuellement à l'aide de différents jeux de données d'entraînement aléatoires. Chaque jeu de données d'entraînement génère des prédictions différentes et indépendantes, ce qui permet d'obtenir des résultats très précis grâce à la multiplicité des algorithmes d'arbres de décision.

Machine à vecteurs de support (SVM)

La machine à vecteurs de support (SVM) crée un hyperplan, une frontière séparant deux ensembles de données, et fonctionne principalement comme un algorithme de modélisation prédictive et de classification. L'algorithme SVM vise à trouver la meilleure frontière de décision en maximisant l'ensemble des hyperplans définis sur les données, et il recherche l'écart entre les classes.

K plus proches voisins (KNN)

L'algorithme des k plus proches voisins est un type d'algorithme d'apprentissage automatique supervisé qui fonde ses prédictions sur la proximité des données. Il classe les points de données en fonction de leur plus proche voisin sur le graphe, ce qui en fait un algorithme idéal pour répondre aux besoins de classification.

Partie 5. Avantages et inconvénients de l'apprentissage supervisé

Partie 6. Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé

Partie 7. FAQ sur l'apprentissage automatique supervisé

Quelles sont les applications concrètes de l'apprentissage supervisé ?

Parmi les applications concrètes de l'apprentissage automatique supervisé, on peut citer la détection des spams dans les courriels, la prévision des prix de vente, la détection des transactions frauduleuses ou escroqueries dans le secteur bancaire, la reconnaissance d'images, le diagnostic médical, et bien plus encore.

Que sont les données étiquetées en apprentissage automatique supervisé ?

Les données étiquetées sont les données qui alimentent le modèle d'apprentissage automatique supervisé, c'est-à-dire les données d'entrée associées à des étiquettes de sortie correctes.

Pourquoi l'apprentissage supervisé est-il important ?

C'est important car cela transforme les données en prédictions exploitables, permettant à différents secteurs de prendre des décisions basées sur les modèles extraits de ces données. Cela contribue au fonctionnement de la plupart des systèmes et programmes intégrant l'IA dans le monde réel, favorise de meilleures prévisions commerciales, et bien plus encore.

Conclusion

En conclusion, Apprentissage automatique supervisé L'apprentissage automatique supervisé est un sous-domaine pratique et percutant de l'IA, omniprésent dans notre quotidien. Cet article offre aux lecteurs une vue d'ensemble complète de ce qu'est l'apprentissage automatique supervisé, en explorant ses différents types, en expliquant brièvement son fonctionnement et en listant les algorithmes d'apprentissage supervisé accompagnés de leurs descriptions. En examinant de plus près cette branche de l'IA, on constate qu'il s'agit d'une application particulièrement pertinente de l'IA. Par conséquent, développer un système d'apprentissage automatique supervisé peut s'avérer complexe, car cela requiert des compétences en codage et en programmation, qui ne s'acquièrent pas du jour au lendemain.