Les modèles d’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle (IA) permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des jugements sans nécessiter de programmation explicite. Les modèles d’apprentissage automatique sont à l’origine de développements révolutionnaires dans le monde de la technologie, qui évolue rapidement. Lorsque la programmation conventionnelle échoue, ils nous offrent une solution dynamique à des problèmes complexes.
Les modèles d’apprentissage automatique sont le cœur et l’âme de l’intelligence artificielle. Dans ce blog, nous en apprendrons plus sur les modèles d’apprentissage automatique, leurs différents types, leurs applications dans le monde réel et la manière de choisir le meilleur modèle pour vos besoins spécifiques.
Qu’est-ce qu’un modèle d’apprentissage automatique ?
Un modèle d’apprentissage automatique est un programme que les ordinateurs utilisent pour prendre des décisions ou faire des prédictions. Il apprend à partir d’exemples et de données antérieures pour comprendre les choses de manière autonome.
Imaginez que vous appreniez à un ordinateur à reconnaître des images de chats et de chiens. Vous lui montrerez une série de photos de chats et de chiens et lui direz lesquelles sont des chats et lesquelles sont des chiens. L’ordinateur apprend à partir de ces exemples et commence à reconnaître les différences entre les chats et les chiens.
Lorsqu’il en a appris suffisamment, vous pouvez lui montrer une nouvelle photo et il vous dira s’il s’agit d’un chat ou d’un chien. Pour ce faire, il utilise ce qu’il a appris à partir des images d’entraînement.
Les modèles d’apprentissage automatique servent de cerveau à l’ordinateur. Il s’agit d’un cadre mathématique ou algorithmique qui aide l’ordinateur à deviner, à trier ou à prendre des décisions lorsqu’il reçoit des informations. Le modèle devient plus intelligent en examinant d’anciennes informations et peut ensuite utiliser ces connaissances pour deviner de nouveaux éléments qu’il n’a pas encore vus.
Qu’est-ce qu’un algorithme d’apprentissage automatique ?
Un algorithme d’apprentissage automatique est un ensemble de règles et de procédures mathématiques et statistiques qu’un modèle d’apprentissage automatique utilise pour comprendre les schémas et faire des prédictions ou des jugements basés sur des données.
Les algorithmes d’apprentissage automatique aident les ordinateurs à apprendre des choses à partir d’informations, à trouver des modèles et à faire des suppositions ou des choix. Ces algorithmes servent de base aux modèles d’apprentissage automatique. Ces modèles sont utilisés dans divers secteurs d’activité pour découvrir des informations cruciales et effectuer des tâches automatiquement sur la base de ce qu’ils ont appris à partir des données.
Différence entre l’algorithme de ML et le modèle de ML
Il est essentiel de comprendre la distinction entre un algorithme de ML et un modèle de ML lorsque vous vous lancez dans l’apprentissage automatique.
Un algorithme de ML s’apparente aux principes directeurs et aux procédures mathématiques de votre système d’apprentissage automatique. Il fonctionne comme un moteur de calcul, traitant vos données d’entrée, les transformant et, surtout, apprenant à partir d’elles.
D’autre part, un modèle de ML est un résultat ou une représentation réelle qui émerge après l’application d’un algorithme de ML à un ensemble de données spécifique. Il contient les connaissances ou les modèles collectés par l’algorithme à partir de cet ensemble de données particulier. En d’autres termes, il s’agit du résultat final du processus d’apprentissage.
Imaginez un algorithme d’apprentissage automatique comme un livre de cuisine ou un recueil d’instructions qui dirige le processus d’apprentissage. C’est un peu comme si vous aviez un livre de cuisine qui vous explique comment préparer un plat. Un modèle d’apprentissage automatique, quant à lui, est le résultat de l’application de cette formule. Il s’apparente au plat fini.
Types de modèles d’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique comprend un large éventail de modèles et d’algorithmes divisés en trois catégories : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Chacune de ces catégories comporte plusieurs sous-catégories et modèles spécialisés. Voici un aperçu rapide des différents types de modèles d’apprentissage automatique les plus répandus :
01. Modèles d’apprentissage automatique supervisé
Le modèle d’apprentissage supervisé est une catégorie particulière de modèles d’apprentissage automatique qui utilisent des données étiquetées pour s’entraîner. L’algorithme apprend à générer des prédictions ou des jugements dans le cadre de l’apprentissage supervisé en associant les données d’entrée à des étiquettes cibles connues. Ces modèles sont utilisés pour des tâches qui nécessitent de prédire un résultat sur la base de caractéristiques d’entrée. Vous trouverez ci-dessous quelques modèles populaires d’apprentissage automatique supervisé :
- Régression linéaire : Le modèle de régression linéaire prédit un résultat numérique continu dans les tâches de régression. Lorsque vous devez prévoir une sortie numérique continue, vous pouvez utiliser des modèles de régression linéaire. Il identifie la connexion linéaire la mieux adaptée entre vos variables d’entrée et la variable cible.
- Régression logistique : La régression logistique est utilisée pour les tâches de classification binaire dont le résultat est un choix binaire (oui/non). Sur la base de vos attributs d’entrée, elle calcule la probabilité d’un résultat binaire.
- Arbres de décision : Les arbres de décision sont utilisés pour les modèles de classification et de régression. Ils construisent une structure arborescente où chaque nœud reflète une décision basée sur une caractéristique, les feuilles représentant une étiquette de classe finale ou une valeur numérique.
- Forêt aléatoire : Une forêt aléatoire est une stratégie d’apprentissage d’ensemble qui mélange de nombreux arbres de décision afin d’augmenter la précision des prévisions tout en réduisant l’ajustement excessif. Il s’agit d’une méthode d’apprentissage d’ensemble qui intègre de nombreux arbres de décision.
- Machines à vecteurs de support (SVM) : Le SVM est un algorithme sophistiqué de classification qui trouve l’hyperplan optimal pour diviser les classes de l’espace des caractéristiques. Il peut classer des données binaires et multi-classes.
- Voisins les plus proches (K-NN) : Le K-NN est un algorithme de classification et de régression basique mais excellent. Il détermine la classe ou la valeur de votre point de données en fonction de la classe majoritaire ou de la valeur moyenne de ses k-voisins les plus proches dans les données d’apprentissage.
- Naive Bayes : Naive Bayes est un algorithme de classification probabiliste basé sur le théorème de Bayes. Il effectue des tâches de catégorisation de texte telles que la détection de spam et l’analyse des sentiments.
- Réseaux neuronaux : Les modèles d’apprentissage profond tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont des modèles supervisés très adaptables. Vous pouvez utiliser ces modèles d’apprentissage profond pour une variété de tâches d’apprentissage supervisé, telles que la classification d’images et le traitement du langage naturel.
02. Modèles d’apprentissage automatique non supervisés
L’apprentissage non supervisé est une sorte d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme étudie des modèles et des structures dans les données sans produire de résultats étiquetés. Ces méthodes tentent de trouver des modèles ou des corrélations inhérents aux données plutôt que de prédire des étiquettes spécifiques. Voici un certain nombre de modèles courants d’apprentissage automatique non supervisé :
- Regroupement K-Means : K-Means est une méthode de regroupement populaire qui divise les données en grappes sur la base de similitudes. Elle cherche à réduire la variance au sein des grappes en affectant les points de données au centre de la grappe la plus proche de manière itérative.
- Regroupement hiérarchique : Le regroupement hiérarchique crée un dendrogramme, c’est-à-dire une structure arborescente. Il peut représenter les relations hiérarchiques entre les points de données.
- Modèles de mélange gaussien (GMM) : Les MGM combinent différentes distributions gaussiennes pour représenter les données. Ils sont fréquemment utilisés pour la classification et l’estimation de la densité.
03. Modèles d’apprentissage automatique par renforcement
L’apprentissage par renforcement est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. L’agent apprend une politique qui optimise les récompenses cumulées au fil du temps en recevant des données sous forme de récompenses ou de pénalités. Voici quelques exemples de modèles et d’algorithmes populaires d’apprentissage par renforcement :
- Apprentissage Q : Le Q-Learning est un algorithme courant d’apprentissage par renforcement sans modèle qui aide les agents à apprendre la meilleure politique de sélection des actions. Il conserve une table Q qui stocke les récompenses cumulées attendues pour chaque paire état-action.
- Réseaux Q profonds (DQN) : Le DQN est une extension de l’apprentissage Q qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour approximer les valeurs Q. Il s’est avéré efficace pour résoudre des tâches complexes. Il s’est avéré efficace pour résoudre des tâches complexes.
- SARSA (State-Action-Reward-State-Action) : SARSA, comme l’apprentissage Q, est un algorithme d’apprentissage par renforcement sans modèle. Il détermine la meilleure politique en estimant les valeurs Q pour les paires état-action et en employant des modifications sur la politique.
Applications des modèles ML
Les modèles d’apprentissage machine (ML) ont de nombreuses applications dans une variété d’entreprises et de domaines en raison de leur capacité à évaluer les données, à générer des prédictions et à automatiser les opérations. Voici quelques exemples d’utilisation des modèles d’apprentissage automatique :
01. Reconnaissance d’images et vision par ordinateur
- Détection d’objets : Les modèles d’apprentissage automatique peuvent reconnaître et localiser des objets dans des images ou des vidéos, ce qui est utile pour les voitures autonomes, la surveillance et les soins de santé.
- Reconnaissance faciale : Reconnaissance et confirmation des visages des individus, couramment utilisée dans les systèmes de sécurité et les appareils mobiles.
02. Traitement du langage naturel (NLP)
- Analyse des sentiments : L’analyse des sentiments consiste à déterminer le ton (positif, négatif ou neutre) des données textuelles. Elle est souvent utilisée pour surveiller les médias sociaux et analyser les commentaires des clients.
- Traduction linguistique : La traduction d’un texte d’une langue à une autre, comme le montrent des outils tels que Google Translate.
- Génération de texte : Créer un texte qui donne l’impression d’avoir été écrit par une personne. Cette fonction est utile pour les chatbots, la génération de contenu et les assistants virtuels.
03. Systèmes de recommandation
- Recommandations de contenu : Recommandation de produits, de films, de musique ou d’articles aux clients en fonction de leur comportement antérieur et de leurs préférences (par exemple, Netflix, Amazon).
- Marketing personnalisé : Fournir aux utilisateurs des publicités et des contenus ciblés en fonction de leurs centres d’intérêt.
04. Santé
- Diagnostic des maladies : Aider les professionnels de la santé à diagnostiquer les maladies à l’aide d’images médicales (par exemple, radiographies, IRM) et de données sur les patients.
- Découverte de médicaments : La prédiction des candidats médicaments et de leur utilité dans le traitement de certaines maladies est connue sous le nom de découverte de médicaments.
05. Finances
- Notation de crédit : Évaluation de la crédibilité d’une personne ou d’une organisation afin de décider de l’acceptation d’un prêt.
- Trading algorithmique : Basé sur les données du marché, il permet d’émettre des jugements sur les transactions en temps réel.
06. Détection de la fraude à l’aide de modèles d’apprentissage automatique
- Détection des fraudes à la carte de crédit : Identification des transactions frauduleuses à l’aide des données antérieures et des habitudes de dépenses.
07. Véhicules autonomes
- Voitures à conduite autonome : Les modèles ML analysent les données des capteurs pour décider comment conduire, ce qui garantit l’efficacité et la sécurité.
08. Éducation avec des modèles d’apprentissage automatique
- Apprentissage personnalisé : Adapter le contenu de l’enseignement aux besoins et aux capacités de chaque élève.
09. Surveillance de l’environnement
- Modélisation climatique : Analyse du changement climatique et prévisions météorologiques.
10. Sécurité avec les modèles d’apprentissage automatique
- Détection d’intrusion : Détection des comportements inhabituels sur le réseau pour repérer et arrêter les cyberattaques.
Améliorer les modèles d’apprentissage automatique avec QuestionPro
QuestionPro est une plateforme logicielle d’enquête qui aide les entreprises à concevoir, distribuer et analyser des enquêtes afin de recueillir des commentaires, des informations et des données importantes auprès de leur public cible. La plateforme peut aider à construire et à améliorer les modèles d’apprentissage automatique de différentes manières :
Collecte des données
Vous pouvez utiliser QuestionPro pour créer et distribuer des enquêtes afin de collecter des données structurées auprès des personnes interrogées. Ces données peuvent être utilisées pour former des modèles d’apprentissage automatique.
Vous pouvez, par exemple, recueillir des commentaires de clients, des évaluations de produits ou des préférences d’utilisateurs afin de former des modèles pour l’analyse des sentiments, les systèmes de recommandation ou la segmentation de la clientèle.
Caractéristiques de la conception
Les modèles d’apprentissage automatique nécessitent des caractéristiques pertinentes (variables) pour créer des prédictions ou des classifications. Les données d’enquête contiennent souvent des informations significatives qui peuvent être utilisées dans l’apprentissage automatique. Vous pouvez utiliser QuestionPro pour développer des enquêtes qui capturent des qualités ou des caractéristiques spécifiques nécessaires à votre travail de modélisation.
Par exemple, dans une enquête de satisfaction de la clientèle, vous pouvez collecter des données telles que l’âge, le sexe, la géographie et l’historique des achats et les utiliser pour élaborer des modèles prédictifs.
Tests A/B
Vous pouvez utiliser QuestionPro pour concevoir et exécuter des tests A/B afin d’évaluer l’efficacité de divers ajustements ou interventions du modèle. Ces informations peuvent être très utiles pour améliorer et optimiser les modèles de ML.
Amélioration continue
Les organisations peuvent continuellement mettre à jour et améliorer leurs modèles de ML en menant des enquêtes et en recueillant régulièrement de nouvelles données. Au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles, les modèles peuvent être révisés pour rester à jour tout en conservant leur précision et leur pertinence.
Personnalisation et segmentation
Vous pouvez utiliser les données d’enquête pour catégoriser votre public en fonction de ses choix, de ses actions ou de ses caractéristiques démographiques. Les systèmes de recommandation basés sur l’apprentissage automatique et la publicité ciblée peuvent ensuite utiliser ces segments pour personnaliser l’expérience de l’utilisateur ou les activités de marketing, augmentant ainsi leur efficacité.
Êtes-vous prêt à intensifier vos recherches et à prendre des décisions fondées sur des données ? Commencez dès maintenant à collecter, analyser et agir sur des données plus intelligentes.
