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Découvrez les principaux algorithmes de Machine Learning de 2021

La capacité de faire des prédictions précises sur les résultats par une application logicielle est le pouvoir que seule l’utilisation de l’apprentissage automatique peut permettre. Les algorithmes d’apprentissage automatique d’aujourd’hui ne sont pas comme ceux du passé.

Nés d’une simple théorie, les ordinateurs peuvent apprendre à effectuer une certaine tâche sans être spécifiquement programmés. L’aspect itératif est essentiel car les modèles sont régulièrement exposés à de nouveaux types de données pour s’y adapter de manière autonome. Ils apprennent des calculs précédents pour produire des résultats et des prédictions efficaces.

Si de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique existent depuis assez longtemps, la capacité d’appliquer automatiquement des calculs mathématiques complexes de manière efficace et beaucoup plus rapide est un développement récent dans le monde de l’apprentissage automatique.

Quels sont les algorithmes de l’apprentissage automatique ?

La réponse la plus élémentaire à une question fréquemment posée est de savoir comment l’apprentissage automatique donne à une machine la capacité de prédire grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique utilise des algorithmes programmés qui reçoivent des données en entrée et les analysent en conséquence pour prédire des valeurs dans une fourchette acceptable. Avec le temps, lorsqu’ils sont alimentés par de nouvelles données, ils apprennent à améliorer leurs performances en optimisant les opérations effectuées pour réaliser une tâche.

Voici les trois types fondamentaux d’algorithmes d’apprentissage automatique qui relèvent de l’apprentissage automatique.

Apprentissage supervisé

Ce type d’algorithme met l’accent sur l’apprentissage de la machine par l’exemple. L’opérateur fournit à la machine un ensemble de données connu qui comprend les entrées et les sorties souhaitées. C’est maintenant le travail de l’algorithme de trouver une méthode qui mène à la production en utilisant les entrées fournies.

Bien que l’opérateur connaisse la bonne méthodologie et les réponses au problème, il permet à l’algorithme de trouver des solutions par lui-même et analyse ensuite les résultats obtenus. L’opérateur corrige ensuite les prédictions de l’algorithme, et ce processus se poursuit jusqu’à ce que l’algorithme ait atteint un certain niveau de précision.

L’apprentissage supervisé peut être subdivisé en trois catégories différentes :

La classification :

Le programme ML doit conclure les valeurs observées et déterminer à quelle catégorie appartiennent les nouvelles observations.

Régression :

Dans ce type d’apprentissage supervisé, le programme doit estimer la relation entre différents types de variables.

Prévision :

Elle se concentre sur la réalisation de prédictions basées sur les données présentes et passées. Elle est couramment utilisée pour analyser les tendances et supposer les sorties appropriées.

Apprentissage semi-supervisé

Très similaire à l’apprentissage supervisé, l’apprentissage semi-supervisé utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées. Les données étiquetées sont celles qui contiennent des étiquettes significatives afin que l’algorithme puisse comprendre les données ; d’autre part, les données non étiquetées n’ont pas d’étiquettes préalables et la machine doit apprendre à les étiqueter par elle-même. Cela permet à la machine d’apprendre différentes façons d’aborder des types de données inconnus et de déterminer leurs catégories.

Apprentissage non supervisé

Sans assistance ni instructions humaines, un algorithme d’apprentissage non supervisé doit apprendre à étudier les données et à identifier différents modèles. La machine détermine les corrélations et les relations en analysant de manière critique les données disponibles et en les structurant correctement.

Que sont les algorithmes d’apprentissage ?

Lorsque le terme d’algorithme d’apprentissage est utilisé dans le terme général d’algorithmes d’apprentissage automatique, il s’agit du cerveau de tout modèle. Ces algorithmes permettent à la machine d’apprendre et de prendre des décisions cruciales. Ces algorithmes sont continuellement alimentés en données et en nouvelles expériences pour améliorer l’efficacité globale. Ces algorithmes peuvent souvent être regroupés par similitude en termes de fonctionnalité. Toutefois, même si cette méthode est utile, elle n’est pas parfaite en raison du chevauchement de certaines catégories d’algorithmes.

Voici quelques-uns des groupes les plus courants qui regroupent plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique :

Algorithmes de régression

Ces types d’algorithmes s’attachent à modéliser la relation entre les variables. Les méthodes de régression sont liées aux statistiques et ont été intégrées à l’apprentissage automatique statistique. Voici quelques-uns des algorithmes de régression les plus populaires :

  • OLSR (Régression des moindres carrés ordinaires)
  • Régression pas à pas
  • MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines)
  • Régression logistique
  • Régression linéaire

Algorithmes basés sur les instances

Ces algorithmes traitent des exemples de données d’apprentissage qui sont considérés comme essentiels et requis par le modèle pour comparer les nouvelles données avec la base de données et faire une prédiction efficace. Voici quelques exemples d’algorithmes basés sur les instances :

  • SOM (Self-Organizing Map)
  • KNN (K-Nearest Neighbor – voisin le plus proche)
  • Quantification vectorielle d’apprentissage (LVQ)
  • SVM (Machines à vecteurs de support)

Algorithmes de régularisation

Il s’agit d’une extension faite aux algorithmes de régression qui pénalisent les modèles de manière critique en favorisant des modèles plus simples qui sont également meilleurs pour la généralisation. Ces algorithmes sont puissants, populaires et généralement simples. Les Algorithmes les plus populaires qui se trouvent dans cette catégorie sont :

  • Elastic Net
  • LARS (régression de moindre angle)
  • LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)
  • Régression Ridge

Algorithmes des arbres de décision

Les méthodes d’arbre de décision sont utilisées pour construire un modèle de décisions qui sont basées sur les valeurs réelles des attributs dans les données. Ces algorithmes sont souvent rapides et les plus fiables en apprentissage automatique car ils sont entraînés sur des problèmes de classification et de régression. Voici quelques-uns des algorithmes d’arbre de décision les plus connus dans les algorithmes d’apprentissage automatique :

  • CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection – Détection automatique d’interactions par le chi carré).
  • ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
  • Moignon de décision
  • M5
  • CART (Arbre de classification et de régression)

Meilleur algorithme de Machine Learning

Parmi la liste interminable des algorithmes d’apprentissage automatique disponibles, l’algorithme de classification de Naïve Bayes occupe la première place en raison de son utilisation illimitée et de ses résultats extrêmement fiables. Il vise à supprimer l’impossibilité pratique de classer manuellement une page Web, un document ou un long courriel. Le filtre anti-spam est une application populaire de l’algorithme de Naïve Bayes pour étiqueter le courrier électronique entrant comme spam ou important.

L’algorithme de Naïve Bayes est le plus populaire parmi toutes les catégories superposées d’algorithmes d’apprentissage automatique, regroupées par similitudes qui fonctionnent sur le populaire théorème de probabilité de Bayes. Ils sont principalement utilisés pour la formation de modèles, notamment pour la prédiction de maladies et la classification de documents.

Voici quelques-unes des applications populaires des algorithmes de Naïve Bayes :

Catégorisation des documents

Google fait un usage intensif de la catégorisation des documents pour trouver des scores de pertinence lors du classement des documents. Ce score de pertinence permet de classer les pages en fonction de l’importance qu’elles revêtent pour un sujet particulier.

Analyse des sentiments

Elle est utilisée par Facebook pour analyser les mises à jour de statut et vérifier si elles expriment des émotions positives ou négatives.

Filtrage du spam par courriel

L’une des applications les plus courantes de Naïve Bayes consiste à classer les courriels entrants en tant que pourriels ou non.

Classification d’articles

Naïve Bayes permet de classer les articles d’actualité et de les placer dans leur catégorie respective. Par exemple : technologie, divertissement, sports, politique, etc.

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