Apprentissage Automatique en français

Qu'est-ce que l'Apprentissage Automatique ?

L'apprentissage automatique (ou ML pour Machine Learning) est un domaine essentiel de l'informatique qui se concentre sur l'utilisation de données et d'algorithmes pour créer des programmes informatiques capables d'améliorer leur performance dans une tâche donnée sans intervention humaine explicite. Ce domaine est considéré comme une branche de l'intelligence artificielle (IA), car certains algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour reproduire la manière dont les humains apprennent et interagissent avec leur environnement.

Les Différents Types d'Apprentissage Automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique se divisent en plusieurs catégories, notamment :

Apprentissage Supervisé

Il s'agit d'algorithmes qui reçoivent des données étiquetées en entrée et produisent des prédictions en sortie.

• Régression : Prédit un résultat continu.
• Régression Linéaire : Trace la ligne optimale pour les tâches de prédiction.
• Régression Logistique : Classifie les éléments d'un ensemble de données en catégories distinctes.
• Classification : Assigne des points de données à des groupes discrets.
• Classificateur Naïve-Bayes : Utilise le théorème de Bayes pour effectuer des classifications.
• Machine à Vecteurs de Support (SVM) : Utilise des hyperplans pour séparer les points de données en catégories distinctes.
• Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) : Modèles inspirés des réseaux neuronaux biologiques, effectifs en régression et en classification.

Apprentissage Non Supervisé

Il concerne les algorithmes qui traitent des données non étiquetées pour produire des regroupements en sortie.

• Regroupement : Identifie des schémas dans les données non étiquetées.
• K-Means : Classe les données en fonction de leur proximité des centres des groupes.
• Clustering Hiérarchique Agglomératif : Grouper des données selon diverses mesures de similarité.
• Réduction de Dimensionnalité : Réduit le nombre de dimensions dans un ensemble de données tout en conservant l'information essentielle.
• Analyse en Composantes Principales (PCA) : Diminue la dimensionnalité tout en préservant les informations significatives.

Apprentissage par Renforcement

Ce type d’apprentissage agit comme un agent dans un environnement, recevant un état actuel, une récompense, et un but, et produisant une politique d'action optimale vis-à-vis de l'objectif.

• Sans Modèle : Algorithmes d'essai-erreur basés sur des échantillons réels d'environnements.
• Avec Modèle : Crée des modèles pour prédire le prochain état et les récompenses.

Des méthodes courantes incluent les Processus de Décision Markoviens (MDP) et l'apprentissage Q (Q-Learning).

Apprentissage Automatique vs. Apprentissage Profond

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui se concentre sur les réseaux neuronaux artificiels. Le terme "profond" se réfère aux nombreuses couches cachées souvent présentes dans ces réseaux, qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. La puissance distincte des réseaux neuronaux dans la reconnaissance vocale et d'objets permet de différencier l'apprentissage profond des autres algorithmes d'apprentissage automatique.

Développement et Évaluation de Modèles

Lors de l'utilisation de modèles en apprentissage automatique, il est essentiel de se baser sur les résultats d'évaluation pour ajuster potentiellement les hyperparamètres ou l'architecture du modèle afin d'optimiser ses performances.

• Optimisation des Hyperparamètres : Les réglages qui ne sont pas appris durant l'entraînement mais configurés à l'avance.
• Ajustements de l'Architecture du Modèle : Inclut des techniques comme l’ingénierie des fonctionnalités ou la sélection de modèle.

L'évaluation s'effectue via diverses méthodes, qui varient selon l'algorithme. Par exemple, pour des classificateurs comme la régression logistique, l'utilisation de matrices de confusion permet de déterminer le nombre de vrais positifs et négatifs. Ces informations aident à évaluer le risque de sous-ajustement ou de sur-ajustement des modèles.