11 algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants en 2022 : quels sont les types d'algorithmes d'apprentissage automatique ?

Publié: 2022-08-31

Dans cet article, nous examinerons les algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants et les expliquerons en quelques mots. Cela vous aidera à comprendre comment ils fonctionnent et quand les utiliser.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont largement utilisés dans les affaires et la science pour faire des prédictions ou des recommandations.

Si vous travaillez avec des données ou prévoyez de travailler avec des données à l'avenir, vous devez connaître les algorithmes d'apprentissage automatique. Mais ne vous inquiétez pas, pas besoin d'être un mathématicien de génie pour les comprendre !

Dans cet article de blog, nous décomposerons 11 des algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants et les expliquerons en quelques mots. Que vous débutiez dans la science des données ou que vous soyez un ingénieur expérimenté, lisez la suite pour suivre un cours accéléré sur les algorithmes d'apprentissage automatique.

Si vous êtes comme la plupart des professionnels de la science des données, vous êtes toujours à la recherche de nouvelles façons innovantes d'améliorer vos modèles d'apprentissage automatique. Mais avec autant d'algorithmes différents parmi lesquels choisir, il peut être difficile de savoir par où commencer.

Machine Learning Algorithms

Dans cet article de blog, nous examinerons onze des algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants et expliquerons en quelques mots leur fonctionnement.

Fort de ces connaissances, vous serez en mesure de choisir le bon algorithme pour la tâche à accomplir et de commencer à créer de meilleurs modèles plus rapidement.

Table des matières

11 algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants 2022

1. Régression linéaire

est l'algorithme d'apprentissage automatique le plus courant. Il est utilisé pour modéliser une relation entre une variable dépendante ( y) et une ou plusieurs variables indépendantes ( x). Le but est de trouver la ligne de meilleur ajustement qui minimise l'erreur entre les valeurs prédites et les valeurs réelles.

La régression linéaire est une méthode d'apprentissage statistique simple et largement utilisée. Les modèles de régression linéaire sont utilisés pour décrire les relations entre les variables en ajustant une ligne aux données. Ces modèles sont populaires car ils sont faciles à comprendre et à interpréter, et ils peuvent être appliqués à un large éventail de données.

La régression linéaire est un outil puissant pour comprendre les relations entre les variables, mais elle a des limites. Les modèles linéaires font des hypothèses sur les données qui peuvent ne pas être vraies, et ils peuvent être biaisés par des valeurs aberrantes. De plus, les modèles linéaires ne peuvent pas capturer les relations non linéaires entre les variables.

Malgré ces limitations, la régression linéaire reste un outil précieux pour comprendre les données. Dans ce didacticiel, nous découvrirons la régression linéaire et comment créer des modèles linéaires dans R. Nous découvrirons également certaines des limites de la régression linéaire et comment les surmonter.

2. Régression logistique

est similaire à la régression linéaire, mais elle est utilisée lorsque la variable dépendante est binaire (1 ou 0). Le but est de trouver la ligne de meilleur ajustement qui maximise la probabilité de la prédiction correcte.

La régression logistique est similaire à la régression linéaire, mais les prédictions faites par la régression logistique ne sont pas continues. Au lieu de cela, ils sont dichotomiques, ce qui signifie qu'il n'y a que deux résultats possibles .

Par exemple, un modèle de régression logistique peut être utilisé pour prédire si un e-mail est ou non un spam, en fonction de certains mots qui apparaissent dans l'e-mail.

La régression logistique est un outil puissant, mais qui n'est pas sans limites. L'une des plus grandes limites est qu'il ne peut être utilisé que pour prédire des résultats dichotomiques. En d'autres termes, il ne peut que prédire si un événement se produira ou non, et non sa probabilité de se produire.

Une autre limite de la régression logistique est qu'elle suppose que toutes les variables sont indépendantes les unes des autres.

Ce n'est pas toujours le cas dans les ensembles de données du monde réel. Malgré ses limites, la régression logistique est une technique statistique largement utilisée, et elle peut être très utile pour prédire des événements.

3. Soutenir les machines vectorielles

sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique linéaire. Ils sont utilisés à la fois pour la classification et la régression. Le but est de trouver l'hyperplan qui maximise la marge entre les deux classes.

Les machines à vecteurs de support (SVM) sont un type d'algorithme d'apprentissage supervisé qui peut être utilisé à la fois pour les tâches de classification et de régression. Les SVM sont un choix populaire pour les tâches d'apprentissage automatique en raison de leur capacité à produire des résultats précis avec relativement peu de données.

Les SVM fonctionnent en mappant les données dans un espace de grande dimension, puis en trouvant un hyperplan qui sépare le mieux les données en classes. Cet hyperplan est ensuite utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.

Les SVM sont également efficaces dans les cas où les données ne sont pas linéairement séparables. Dans ces cas, les SVM peuvent utiliser une astuce du noyau pour transformer les données afin qu'elles deviennent linéairement séparables. Les noyaux courants utilisés avec les SVM incluent le noyau Radial Basis Function (RBF) et le noyau polynomial.

Les SVM présentent un certain nombre d'avantages par rapport aux autres algorithmes d'apprentissage automatique, notamment :

– La capacité de produire des résultats précis avec relativement peu de données

– La capacité de travailler avec des données qui ne sont pas linéairement séparables

– La possibilité d'utiliser des noyaux pour transformer les données afin qu'elles deviennent linéairement séparables

Les SVM présentent également certains inconvénients, notamment :

– La nécessité d'un réglage minutieux des hyperparamètres

– Le potentiel de surajustement si les données ne sont pas suffisamment volumineuses

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4. Classificateurs naïfs de Bayes

sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour la classification et la régression. Ils sont basés sur le théorème bayésien et font des prédictions en utilisant une approche probabiliste.

Comme nous l'avons vu, le classificateur naïf de Bayes est un outil de classification très simple et puissant. L'idée clé derrière le classificateur est de trouver un ensemble de poids qui peut être utilisé pour distinguer deux classes.

Pour ce faire, nous devons d'abord trouver un ensemble de caractéristiques utiles pour discriminer les deux classes.

Une fois que nous avons trouvé ces fonctionnalités, nous pouvons ensuite les utiliser pour former un classifieur. Le classificateur naïf de Bayes est un outil de classification très populaire, et il est souvent utilisé dans les applications d'apprentissage automatique.

Le principal avantage du classificateur naïf de Bayes est qu'il est très simple à mettre en œuvre et qu'il est également très rapide à former. Le classificateur est également très robuste au bruit et aux valeurs aberrantes. Cependant, le classificateur présente quelques inconvénients.

Tout d'abord, le classifieur fait une hypothèse forte sur l'indépendance des caractéristiques. Cette hypothèse n'est souvent pas vraie dans la pratique et peut conduire à de mauvaises performances. Deuxièmement, le classificateur naïf de Bayes ne s'adapte pas bien aux grands ensembles de données.

En effet, le classifieur doit calculer les probabilités pour toutes les caractéristiques du jeu de données, ce qui peut prendre beaucoup de temps. Enfin, le classificateur Bayes naïf peut être biaisé si les données d'apprentissage ne sont pas représentatives des données de test.

5. Arbres de décision

sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour la classification et la régression. Le but est de trouver l'arbre de décision qui minimise l'erreur.

Les arbres de classification sont utilisés pour prédire une étiquette de classe (par exemple type d'animal, type de voiture).

Les arbres de régression sont utilisés pour prédire une valeur numérique (par exemple, prix, température).

Les arbres de classification et de régression sont créés en formant un algorithme sur un ensemble de données. L'algorithme recherche des modèles dans les données et utilise ces modèles pour créer un arbre.

L'arbre est ensuite utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Par exemple, si vous avez un arbre de classification qui prédit le type d'animal en fonction de ses caractéristiques, vous pouvez utiliser l'arbre pour prédire le type d'animal pour un nouveau point de données (par exemple, un animal inconnu).

Pour faire des prédictions, l'algorithme suit simplement le chemin de l'arbre de la racine aux feuilles. La prédiction finale est faite en prenant le vote majoritaire des feuilles (pour les arbres de classification) ou en faisant la moyenne des valeurs des feuilles (pour les arbres de régression).

Les arbres de décision sont un outil puissant pour résoudre des problèmes, mais ils ne sont pas parfaits. Un inconvénient des arbres de décision est qu'ils peuvent surajuster les données de formation.

Cela signifie que l'arbre peut ne pas bien se généraliser aux nouvelles données et peut ne pas être précis. Pour éviter le surajustement, il est important d'utiliser une bonne stratégie de validation croisée lors de la formation de votre arbre de décision.

6. Forêts aléatoires

sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour la classification et la régression. Le but est de trouver la forêt qui minimise l'erreur.

Les forêts aléatoires sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour les tâches de classification et de régression. Cet algorithme fonctionne en créant un ensemble d'arbres de décision, dont chacun est formé sur un sous-ensemble aléatoire de données.

La prédiction finale est ensuite faite en faisant la moyenne des prédictions de tous les arbres de décision individuels. Cette approche présente plusieurs avantages par rapport aux autres algorithmes d'apprentissage automatique, notamment une précision améliorée et une diminution du surajustement.

Les forêts aléatoires sont un outil puissant pour les tâches de classification et de régression. Ils ont la capacité de gérer de grands ensembles de données avec de nombreuses fonctionnalités, et ils peuvent également être utilisés pour améliorer la précision d'autres algorithmes d'apprentissage automatique.

De plus, les forêts aléatoires sont relativement faciles à utiliser et à interpréter, ce qui en fait un bon choix pour de nombreuses applications.

7. Machines d'amplification de gradient

sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour la classification et la régression. Le but est de trouver la machine qui minimise l'erreur.

Les machines d'amplification de gradient sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui peut être utilisé pour créer des modèles prédictifs. L'algorithme fonctionne en construisant séquentiellement des modèles, puis en les combinant pour créer un modèle final.

L'avantage de cette approche est qu'elle peut aider à réduire le surajustement puisque chaque modèle individuel est moins susceptible de surajuster les données.

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8. Réseaux neuronaux

sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour la classification et la régression. Le but est de trouver le réseau de neurones qui minimise l'erreur.

Les réseaux de neurones sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour modéliser des modèles complexes de données. Les réseaux neuronaux sont similaires à d'autres algorithmes d'apprentissage automatique, mais ils sont composés d'un grand nombre de nœuds de traitement interconnectés, ou neurones, qui peuvent apprendre à reconnaître des modèles de données d'entrée.

Les réseaux de neurones sont couramment utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et la traduction automatique.

Les réseaux de neurones sont un outil puissant pour l'apprentissage automatique, mais ce sont aussi des algorithmes complexes qui peuvent être difficiles à comprendre et à régler. Dans cet article, nous présenterons certaines des bases des réseaux de neurones et leur fonctionnement.

9. Regroupement K-means

est un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour la classification et la régression. Le but est de trouver les k-moyennes qui minimisent l'erreur.

Le clustering K-means est un type d'apprentissage non supervisé, qui est utilisé lorsque vous avez des données non étiquetées (c'est-à-dire des données sans catégories ou groupes définis). Le but de cet algorithme est de trouver des clusters dans les données, avec le nombre de clusters représenté par la variable K.

L'algorithme fonctionne en attribuant chaque point de données à un cluster, puis en trouvant de manière itérative le centroïde de chaque cluster. Ce processus est répété jusqu'à ce que les clusters ne changent plus.

10. Réduction de dimensionnalité

est un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour la classification et la régression. Le but est de trouver la dimension réduite qui minimise l'erreur.

Il existe de nombreuses façons d'effectuer une réduction de dimensionnalité. La méthode la plus courante est l'analyse en composantes principales (ACP).

L'ACP est une transformation linéaire qui transforme les données en un nouveau système de coordonnées de sorte que la plus grande variance d'une certaine projection des données se situe sur le premier axe, la deuxième plus grande variance sur le deuxième axe, etc.

Parmi les autres méthodes populaires de réduction de la dimensionnalité, citons l'analyse discriminante linéaire (LDA), la cartographie Sammon, la factorisation matricielle non négative (NMF), la mise à l'échelle multidimensionnelle (MDS), l'isomap, l'incorporation linéaire locale (LLE) et les auto-encodeurs.

La réduction de la dimensionnalité est souvent utilisée comme étape de prétraitement pour les algorithmes d'apprentissage automatique. Cela peut aider à améliorer les performances de ces algorithmes en réduisant le bruit dans les données et en facilitant la détection des modèles.

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11. Apprentissage par renforcement

est un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé à la fois pour la classification et la régression. Le but est de trouver le renfort qui minimise l'erreur.

L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique qui permet aux agents d'apprendre de leur environnement par essais et erreurs. Les agents reçoivent des récompenses pour avoir accompli certaines tâches, ce qui les incite à apprendre à accomplir ces tâches efficacement.

L'apprentissage par renforcement a été appliqué à une variété de domaines de problèmes, y compris la robotique, le jeu et les systèmes de contrôle.

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Conclusion : Algorithmes d'apprentissage automatique 2022

En conclusion, les algorithmes d'apprentissage automatique sont une étude fascinante et ont de nombreuses applications pratiques. Bien que cet article n'ait fait qu'effleurer la surface de ces algorithmes complexes, nous espérons que vous avez maintenant une compréhension de base de leur fonctionnement.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique ou tout autre domaine de l'informatique, n'hésitez pas à nous contacter.

Nous sommes toujours heureux d'aider les data scientists en herbe à en savoir plus sur ce domaine passionnant !