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Les machine learning models sont essentiels pour tout, de la science des 诲辞苍苍茅别蝉 au marketing, en passant par la finance, le commerce de d茅tail et bien plus encore. Aujourd'hui, la r茅volution de l'apprentissage automatique a modifi茅 non seulement la fa莽on dont les entreprises fonctionnent, mais aussi des industries enti猫res.

Mais que sont les machine learning models ? Et comment sont-ils construits ?

Pour comprendre les machine learning models, explorez ce qu'ils sont, comment les cr茅er et quels types d'algorithmes populaires constituent leur fondement. Pour commencer 脿 apprendre, consultez les cours et articles sugg茅r茅s qui peuvent vous guider vers la ma卯trise de l'apprentissage automatique.

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Qu'est-ce qu'un mod猫le d'apprentissage automatique ?

Les machine learning models sont des programmes informatiques utilis茅s pour reconna卯tre des mod猫les dans les 诲辞苍苍茅别蝉 ou faire des pr茅dictions.

Vous cr茅ez des machine learning models en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, qui subissent un processus d'entra卯nement utilisant des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es, non 茅tiquet茅es ou mixtes. Diff茅rents algorithmes d'apprentissage automatique conviennent 脿 diff茅rents objectifs, comme la classification ou la mod茅lisation pr茅dictive, donc les data scientists utilisent diff茅rents algorithmes comme base pour diff茅rents mod猫les. Lorsque vous introduisez des 诲辞苍苍茅别蝉 dans un algorithme sp茅cifique, celui-ci est modifi茅 pour mieux g茅rer une t芒che sp茅cifique et devient un mod猫le d'apprentissage automatique.

Par exemple, un arbre de d茅cision est un algorithme courant utilis茅 脿 la fois pour la classification et la mod茅lisation pr茅dictive. Un data scientist cherchant 脿 cr茅er un mod猫le d'apprentissage automatique qui identifie diff茅rentes esp猫ces animales pourrait entra卯ner un algorithme d'arbre de d茅cision avec diverses images d'animaux. Au fil du temps, l'algorithme serait modifi茅 par les 诲辞苍苍茅别蝉 et deviendrait de plus en plus performant dans la classification des images d'animaux. 脌 son tour, cela deviendrait finalement un mod猫le d'apprentissage automatique.

Types d'apprentissage automatique : mod猫les vs algorithmes

Malgr茅 leurs diff茅rences, beaucoup de gens utilisent ces deux termes de mani猫re interchangeable. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont des proc茅dures de programmation. Ce sont des m茅thodes cr茅茅es pour r茅soudre un probl猫me ou accomplir une t芒che. Les machine learning models sont le r茅sultat de ces proc茅dures, contenant les 诲辞苍苍茅别蝉 et les directives proc茅durales pour utiliser ces 诲辞苍苍茅别蝉 afin de pr茅dire de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉.

Comment construit-on un mod猫le d'apprentissage automatique ?

Vous pouvez cr茅er des machine learning models en entra卯nant des algorithmes avec des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es, des 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es ou un m茅lange des deux. Il existe quatre algorithmes principaux d'apprentissage automatique :

• Apprentissage supervis茅 : L'apprentissage supervis茅 se produit lorsque l'entra卯nement d'un algorithme utilise des "诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es", qui sont des 诲辞苍苍茅别蝉 marqu茅es d'une 茅tiquette pour qu'un algorithme puisse apprendre avec succ猫s. Les 茅tiquettes d'entra卯nement aident le mod猫le d'apprentissage automatique final 脿 classer les 诲辞苍苍茅别蝉 de la mani猫re souhait茅e par le chercheur.

• Apprentissage non supervis茅 : Les algorithmes non supervis茅s utilisent des 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es pour entra卯ner un algorithme. Dans ce processus, l'algorithme trouve des mod猫les dans les 诲辞苍苍茅别蝉 elles-m锚mes et cr茅e ses propres clusters de 诲辞苍苍茅别蝉. L'apprentissage non supervis茅 et la reconnaissance de mod猫les sont utiles pour les chercheurs qui cherchent 脿 trouver des mod猫les dans des 诲辞苍苍茅别蝉 qui leur sont actuellement inconnues.

• Apprentissage semi-supervis茅 : L'apprentissage semi-supervis茅 utilise des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es et non 茅tiquet茅es pour entra卯ner un algorithme. Dans ce processus, l'algorithme est d'abord entra卯n茅 avec une petite quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es avant d'锚tre entra卯n茅 avec une quantit茅 beaucoup plus importante de 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es.

• Apprentissage par renforcement : L'apprentissage par renforcement est une technique d'apprentissage automatique qui attribue des valeurs positives et n茅gatives aux actions souhait茅es et non souhait茅es. L'objectif est d'encourager les programmes 脿 茅viter les exemples d'entra卯nement n茅gatifs et 脿 rechercher les positifs, apprenant 脿 maximiser les r茅compenses par essais et erreurs. Vous pouvez utiliser l'apprentissage par renforcement pour diriger l'apprentissage automatique non supervis茅.

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Quels sont les param猫tres dans les machine learning models ?

Avant que les ing茅nieurs en apprentissage automatique n'entra卯nent un algorithme d'apprentissage automatique, ils doivent d'abord d茅finir les hyperparam猫tres de l'algorithme, qui agissent comme des guides externes qui informent le processus de d茅cision et dirigent la mani猫re dont l'algorithme va apprendre. Par exemple, le nombre de branches sur un arbre de r茅gression, le taux d'apprentissage et le nombre de clusters dans un algorithme de clustering sont tous des exemples d'hyperparam猫tres.

Au fur et 脿 mesure que l'algorithme est entra卯n茅 et dirig茅 par les hyperparam猫tres, les param猫tres se forment en r茅ponse aux 诲辞苍苍茅别蝉 d'entra卯nement. Ces param猫tres incluent les poids et les biais form茅s par l'algorithme pendant l'entra卯nement. Les param猫tres finaux d'un mod猫le d'apprentissage automatique sont les param猫tres du mod猫le, qui s'adaptent id茅alement 脿 un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 sans aller au-del脿 ou en de莽脿.

Bien que vous puissiez identifier les param猫tres d'un mod猫le d'apprentissage automatique, vous ne pouvez pas identifier les hyperparam猫tres utilis茅s pour le cr茅er.

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Types de machine learning models

Deux types de probl猫mes dominent l'apprentissage automatique : la classification et la pr茅diction.

Vous pouvez aborder ces probl猫mes en utilisant des mod猫les d茅riv茅s d'algorithmes con莽us pour la classification ou la r茅gression (une m茅thode utilis茅e pour la mod茅lisation pr茅dictive). Le m锚me algorithme peut parfois 锚tre utile pour les mod猫les de classification ou de r茅gression, en fonction de son entra卯nement.

Explorez la liste suivante d'algorithmes populaires pour les mod猫les de classification et de r茅gression.

Mod猫les de classification d'apprentissage automatique

• R茅gression logistique

• Na茂ve Bayes

• Arbres de d茅cision

• For锚t al茅atoire

• K plus proches voisins (KNN)

• Machine 脿 vecteurs de support

Mod猫les de r茅gression d'apprentissage automatique

• R茅gression lin茅aire

• R茅gression Ridge

• Arbres de d茅cision

• For锚t al茅atoire

• K plus proches voisins (KNN)

• R茅gression par r茅seau de neurones

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Les machine learning models utilisent des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 complexes pour d茅couvrir des mod猫les et en tirer des insights. Que vous cherchiez 脿 devenir un data scientist ou que vous souhaitiez simplement approfondir votre compr茅hension du domaine de l'apprentissage automatique, vous inscrire 脿 un cours en ligne peut vous aider 脿 faire progresser votre carri猫re.

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