Algorithmes des techniques d'apprentissage automatique et différentes étapes
Li apprentissage automatique peut être un sujet difficile à comprendre, il est donc essentiel de le diviser en blocs d'informations gérables.
Ce guide étape par étape vous aidera à comprendre Détails sur l'apprentissage automatique
Qu'elle est la définition de Machine Learning ?
L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs d'apprendre automatiquement et de faire des prédictions ou des décisions. Elle repose sur la notion que les machines peuvent automatiquement apprendre et se développer en fonction de l'expérience et des données.
Dans la programmation conventionnelle, les développeurs écrivent des instructions explicites pour indiquer à un ordinateur comment accomplir une tâche donnée. Dans l'apprentissage automatique, cependant, au lieu d'une programmation explicite, l'ordinateur apprend des modèles et des relations à partir de données afin de faire des prédictions, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions.
Les étapes typiques de la procédure d'apprentissage de l'apprentissage automatique sont les suivantes :
Collecter des données pertinentes qui représentent le problème ou le domaine dans lequel l'algorithme d'apprentissage automatique fonctionnera.
Le prétraitement des données comprend le nettoyage, la transformation et la préparation des données pour l'analyse. Cette phase peut impliquer la suppression du bruit, le traitement des valeurs manquantes, la normalisation ou la mise à l'échelle des données et la gestion des valeurs manquantes.
L'extraction de caractéristiques consiste à identifier et à sélectionner les fonctionnalités ou attributs les plus informatifs à partir des données qui seront utilisées pour former le modèle d'apprentissage automatique.
À l'aide des données préparées, l'algorithme d'apprentissage automatique apprend des modèles et des relations des données pour créer un modèle prédictif ou décisionnel. Ajuster les paramètres internes du modèle afin de minimiser les erreurs ou d'optimiser les performances.
L'évaluation du modèle est le processus d'évaluation de l'efficacité d'un modèle formé en le testant sur des données non utilisées pendant la formation. Cette phase détermine la capacité du modèle à se généraliser à de nouvelles données et sa préparation au déploiement.
Le déploiement d'un modèle est le processus d'utilisation du modèle formé pour faire des prédictions ou des jugements sur de nouvelles données du monde réel. Cela peut impliquer l'intégration du modèle dans une application ou un système où il peut fournir des informations pertinentes ou automatiser des tâches.
Différents algorithmes de techniques d'apprentissage automatique peuvent être identifiés, notamment :
Apprendre à partir d'exemples étiquetés dans lesquels l'algorithme est entraîné à l'aide de paires entrée-sortie. Il apprend à mapper les données d'entrée aux étiquettes de sortie, ce qui lui permet de faire des prédictions basées sur des données invisibles.
L'apprentissage non supervisé est le processus de découverte de modèles, de structures ou de relations dans des données non étiquetées sans étiquettes de sortie explicites. Il est utile pour regrouper des points de données similaires et réduire la dimensionnalité.
L'apprentissage par renforcement est le processus d'apprentissage par interaction avec un environnement, dans lequel un algorithme apprend à maximiser un signal de récompense en prenant des mesures. Le feedback qu'il reçoit sous forme de récompenses ou de punitions lui permet de prendre des décisions et d'optimiser son comportement.
La reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, la détection de fraude, le diagnostic médical et les véhicules autonomes font partie des nombreux domaines dans lesquels l'apprentissage automatique est applicable. Les chercheurs et les praticiens continuent de développer de nouveaux algorithmes et techniques pour résoudre des problèmes de plus en plus complexes à mesure qu'ils progressent et évoluent.
Les algorithmes d'apprentissage automatique populaires incluent la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones et les machines à vecteurs de support. Décrivez le fonctionnement de chaque algorithme, ses applications et ses avantages et inconvénients.
Les algorithmes d'apprentissage automatique sont des modèles informatiques conçus pour apprendre des modèles et faire des prédictions ou des décisions basées sur des données. Plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique importants, leur fonctionnement interne, leurs applications et les avantages et inconvénients associés seront abordés dans cette section.
Regression Lineaire
La régression linéaire applique avec succès une équation linéaire aux données en minimisant la somme des différences au carré entre les valeurs prédites et réelles. Cela suppose que les variables d'entrée et la variable cible ont une relation linéaire.
La régression linéaire est utilisée pour prévoir des valeurs numériques continues, telles que les prix de l'immobilier, les tendances du marché boursier et les projections de ventes.
Avantages : Simplicité, interprétabilité des coefficients, formation rapide et inférence.
Inconvénients : ce modèle suppose une relation linéaire, est sensible aux valeurs aberrantes et peut ne pas être en mesure de représenter des modèles complexes.
Régression logistique:
La régression logistique est utilisée pour résoudre des problèmes impliquant une classification binaire. À l'aide d'une fonction logistique, la probabilité qu'une instance appartienne à une classe particulière est calculée. Il calcule des coefficients qui maximisent la probabilité que les données observées soient vraies.
Les applications incluent la détection des spams, le diagnostic des maladies, le calcul de la cote de crédit et l'analyse des sentiments.
Avantages : Simplicité, formation efficace, interprétation probabiliste et compatibilité des données séparables linéairement.
Inconvénients : Suppose une relation linéaire et peut avoir des difficultés avec les limites de décision non linéaires.
Diagrammes de décision :
Travail : les arbres de décision divisent les données en une structure arborescente hiérarchique basée sur les valeurs des caractéristiques. Chaque nœud intérieur correspond à un test sur une fonctionnalité, tandis que chaque nœud feuille correspond à une étiquette de classe ou à une valeur numérique.
La classification, la régression et la sélection de fonctionnalités sont des exemples d'applications. Dans les systèmes de recommandation, la détection de fraude et le diagnostic médical, des arbres de décision sont utilisés.
Il gère les données numériques et catégorielles et peut capturer des relations non linéaires.
Négatifs : sujet au surajustement, sensible aux perturbations mineures des données, peut générer des arbres complexes.
Forêt aléatoire :
La forêt aléatoire construit un ensemble d'arbres de décision en sélectionnant au hasard des sous-ensembles de caractéristiques et d'échantillons de données. Il intègre les prédictions de plusieurs arbres pour produire une prévision finale.
La classification, la régression, la détection d'anomalies et l'estimation de l'importance des caractéristiques sont des exemples d'applications.
Gère les données de grande dimension, réduit le surajustement, est robuste contre les valeurs aberrantes et le bruit, et offre des mesures d'importance des caractéristiques.
Inconvénients : peut être coûteux en calcul et moins interprétable que les arbres de décision individuels.
SVM : prend en charge les machines vectorielles
Fonctionnement : SVM identifie un hyperplan optimal qui divise les données en classes distinctes en maximisant la marge entre les classes. À l'aide des fonctions du noyau, il mappe les données sur un espace de caractéristiques multidimensionnel.
La classification, la régression, la reconnaissance d'images et la catégorisation de texte font partie des applications.
Efficace dans des espaces de grande dimension, capable de gérer des limites de décision complexes et efficace avec des ensembles de données limités.
Négatifs : Calcul coûteux pour les grands ensembles de données ; les prédictions sont difficiles à interpréter.
KNN : K-plus proches voisins
KNN classe les instances en fonction de leur similarité avec leurs voisines. Il détermine la classe majoritaire des k plus proches voisins.
Les systèmes de classification, de régression et de recommandation sont quelques applications.
Avantages : L'algorithme est simple et intuitif, il s'attaque à des problèmes multi-classes et peut s'adapter à des limites de décision complexes.
Inconvénients : la prédiction est plus lente pour les grands ensembles de données, est sensible aux caractéristiques non pertinentes et aux valeurs aberrantes, et nécessite la sélection d'une métrique de distance appropriée.
Ce ne sont là que quelques exemples d'algorithmes d'apprentissage automatique disponibles ; il y en a beaucoup plus. Chaque algorithme présente des avantages et des inconvénients, et la sélection dépend du domaine du problème, des données disponibles, des ressources de calcul et des exigences d'interprétabilité.
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