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Bases de l'apprentissage automatique - Leçon 2

Démystifier l'apprentissage automatique : les mythes sur l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement démystifiés


Bienvenue dans notre voyage dans le monde du machine learning



Bonjour, camarades de classe ! Aujourd’hui, nous plongeons dans une aventure passionnante dans les domaines du machine learning. Que vous soyez un aspirant data scientist, un ingénieur curieux ou simplement une personne fascinée par les merveilles de l'intelligence artificielle, cet article est votre passerelle vers la compréhension des types fondamentaux d'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Embarquons ensemble dans ce voyage et découvrons ces concepts avec quelques exemples concrets !


Partie 1 : Un parcours d'apprentissage guidé sous supervision


Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?

Imaginez un enseignant guidant un élève à travers un problème de mathématiques difficile : c'est exactement ce qu'est l'apprentissage supervisé dans le monde de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'apprendre avec un "superviseur" ou "professeur". Ici, nos algorithmes apprennent à partir d’un ensemble de données qui contient déjà des réponses. Pensez-y comme à un apprentissage avec un aide-mémoire !


Types d'apprentissage guidé :

  1. Classification : C'est comme trier les choses dans différentes cases. Est-ce du spam ou pas ? La classification nous aide à prendre des décisions !

  2. Régression : Il s'agit de prédire des chiffres, comme estimer le prix de la maison de vos rêves en fonction de sa taille et de son emplacement.


Exemples concrets :

  • Détection du spam par courrier électronique : Nos anges gardiens numériques utilisent la classification pour garder nos boîtes de réception exemptes de spam.

  • Prédire les prix des logements : Comme une boule de cristal, les modèles de régression peuvent prédire les prix futurs des logements.


Comment savons-nous que notre modèle est un génie ?

  • Modèles de classification : Nous vérifions la précision, l'exactitude, le rappel et les scores F1.

  • Modèles de régression : Nous utilisons l'erreur quadratique moyenne et R².


Partie 2 : L'esprit libre de l'apprentissage non supervisé


Explorer l'inconnu grâce à l'apprentissage non supervisé

Parlons maintenant de l'apprentissage non supervisé. C'est comme être déposé au milieu d'une forêt et trouver son chemin pour en sortir. Il n’y a pas d’instructions claires : l’algorithme doit donner un sens aux données sans aucune aide. Il s'agit de trouver des schémas cachés et de comprendre le chaos.


Types d'apprentissage non supervisé :

  1. Regroupement : Imaginez regrouper vos amis en fonction de leurs passe-temps : c'est le regroupement pour vous.

  2. Réduction dimensionnelle : C'est comme compresser une grande photo dans une taille plus petite sans perdre son essence.

L'apprentissage non supervisé en action :

  • Segmentation client : Les entreprises utilisent le clustering pour regrouper les clients à des fins de marketing ciblé.

  • Donner du sens aux données complexes : Utiliser la réduction de dimensionnalité pour visualiser des données de grande dimension sous une forme plus simple.

Évaluation de nos modèles non supervisés :

  • Clustering : Nous utilisons des métriques telles que le score de silhouette.

  • Réduction de dimension : Voyons combien d'informations nous avons réussi à préserver.

Partie 3 : Le monde aventureux de l'apprentissage par renforcement


Jouer à des jeux et apprendre : l'approche d'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un apprentissage automatique à la recherche de sensations fortes. C'est comme dresser un chien avec des friandises : l'algorithme apprend en faisant et obtient des récompenses pour ses bonnes actions. Tout est question d'essais, d'erreurs et d'apprentissage de l'expérience.


Éléments clés de l'apprentissage par renforcement :

  1. Agent : Notre étudiant, exploration et prise de décision.

  2. Environnement : Là où se déroule toute l'action.

  3. Récompense : Carotte qui guide notre agent.

Application réelle :

  • Conduite autonome : Les voitures apprennent à conduire en toute sécurité en obtenant des récompenses pour leurs bonnes décisions de conduite.

Mesurer la réussite de l'apprentissage par renforcement :

  • Récompenses totales : Dans quelle mesure notre agent s'en sort-il au fil du temps ?

  • Taux d'apprentissage : À quelle vitesse notre agent devient-il un professionnel ?

Fin de notre aventure de machine learning

Et voilà, mes amis : un tour d'horizon rapide des trois grands principes de l'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Chacun a son propre goût et des possibilités infinies. Que vous construisiez un filtre anti-spam, segmentiez les clients ou programmiez une voiture autonome, ces techniques constituent votre boîte à outils pour naviguer dans le monde fascinant de l'intelligence artificielle.

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