Apprentissage automatique avec Python - Principes de base
Nous vivons à l'ère des données enrichies d'une meilleure puissance de calcul et de plus de ressources de stockage. Ces données ou informations augmentent de jour en jour, mais le vrai défi est de donner un sens à toutes les données. Les entreprises et les organisations tentent d'y faire face en construisant des systèmes intelligents utilisant les concepts et les méthodologies de la science des données, de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique. Parmi eux, l'apprentissage automatique est le domaine le plus passionnant de l'informatique. Ce ne serait pas faux si nous appelons l'apprentissage automatique l'application et la science des algorithmes qui donnent du sens aux données.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique (ML) est ce domaine de l'informatique à l'aide duquel les systèmes informatiques peuvent donner du sens aux données de la même manière que les êtres humains.
En termes simples, le ML est un type d'intelligence artificielle qui extrait des modèles de données brutes à l'aide d'un algorithme ou d'une méthode. L'objectif principal du ML est de permettre aux systèmes informatiques d'apprendre de l'expérience sans être explicitement programmés ou d'intervention humaine.
Besoin d'apprentissage automatique
Les êtres humains, en ce moment, sont les espèces les plus intelligentes et les plus avancées sur terre car ils peuvent penser, évaluer et résoudre des problèmes complexes. De l'autre côté, l'IA en est encore à son stade initial et n'a pas dépassé l'intelligence humaine à bien des égards. Ensuite, la question est de savoir quel est le besoin de faire apprendre la machine? La raison la plus appropriée pour faire cela est «de prendre des décisions, basées sur des données, avec efficacité et échelle».
Dernièrement, les organisations investissent massivement dans les nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour obtenir les informations clés des données pour effectuer plusieurs tâches du monde réel et résoudre des problèmes. On peut appeler cela des décisions basées sur les données prises par des machines, notamment pour automatiser le processus. Ces décisions basées sur les données peuvent être utilisées, au lieu d'utiliser la logique de programmation, dans les problèmes qui ne peuvent pas être programmés de manière intrinsèque. Le fait est que nous ne pouvons pas nous passer de l'intelligence humaine, mais un autre aspect est que nous devons tous résoudre les problèmes du monde réel avec efficacité à grande échelle. C'est pourquoi le besoin d'apprentissage automatique se fait sentir.
Pourquoi et quand faire apprendre les machines?
Nous avons déjà discuté de la nécessité de l'apprentissage automatique, mais une autre question se pose: dans quels scénarios devons-nous faire apprendre la machine? Il peut y avoir plusieurs circonstances où nous avons besoin de machines pour prendre des décisions basées sur les données avec efficacité et à grande échelle. Voici quelques-unes de ces circonstances où faire apprendre des machines serait plus efficace -
Manque d'expertise humaine
Le tout premier scénario dans lequel nous voulons qu'une machine apprenne et prenne des décisions basées sur les données peut être le domaine où il y a un manque d'expertise humaine. Les exemples peuvent être des navigations dans des territoires inconnus ou des planètes spatiales.
Scénarios dynamiques
Certains scénarios sont de nature dynamique, c'est-à-dire qu'ils changent avec le temps. Dans le cas de ces scénarios et comportements, nous voulons qu'une machine apprenne et prenne des décisions basées sur les données. Certains des exemples peuvent être la connectivité réseau et la disponibilité de l'infrastructure dans une organisation.
Difficulté à traduire l'expertise en tâches de calcul
Les humains peuvent avoir leur expertise dans divers domaines; cependant, ils sont incapables de traduire cette expertise en tâches de calcul. Dans de telles circonstances, nous voulons l'apprentissage automatique. Les exemples peuvent être les domaines de la reconnaissance vocale, des tâches cognitives, etc.
Modèle d'apprentissage automatique
Avant de discuter du modèle d'apprentissage automatique, nous devons comprendre la définition formelle suivante du ML donnée par le professeur Mitchell -
«On dit qu'un programme informatique apprend de l'expérience E en ce qui concerne une certaine classe de tâches T et une mesure de performance P, si sa performance aux tâches en T, telle que mesurée par P, s'améliore avec l'expérience E.
La définition ci-dessus se concentre essentiellement sur trois paramètres, également les principaux composants de tout algorithme d'apprentissage, à savoir la tâche (T), la performance (P) et l'expérience (E). Dans ce contexte, nous pouvons simplifier cette définition comme -
Le ML est un domaine de l'IA constitué d'algorithmes d'apprentissage qui -
Améliorer leurs performances (P)
Lors de l'exécution d'une tâche (T)
Au fil du temps avec l'expérience (E)
Sur la base de ce qui précède, le diagramme suivant représente un modèle d'apprentissage automatique -
Parlons-en plus en détail maintenant -
Tâche (T)
Du point de vue du problème, nous pouvons définir la tâche T comme le problème du monde réel à résoudre. Le problème peut être quelque chose comme trouver le meilleur prix de l'immobilier dans un endroit spécifique ou trouver la meilleure stratégie marketing, etc. D'un autre côté, si nous parlons d'apprentissage automatique, la définition de la tâche est différente car il est difficile de résoudre les tâches basées sur le ML en approche de programmation conventionnelle.
Une tâche T est dite être une tâche basée sur le ML lorsqu'elle est basée sur le processus et que le système doit suivre pour fonctionner sur des points de données. Les exemples de tâches basées sur le ML sont la classification, la régression, l'annotation structurée, le clustering, la transcription, etc.
Expérience (E)
Comme son nom l'indique, ce sont les connaissances acquises à partir des points de données fournis à l'algorithme ou au modèle. Une fois fourni avec l'ensemble de données, le modèle s'exécutera de manière itérative et apprendra un modèle inhérent. L'apprentissage ainsi acquis est appelé expérience (E). En faisant une analogie avec l'apprentissage humain, nous pouvons penser à cette situation comme dans laquelle un être humain apprend ou acquiert de l'expérience à partir de divers attributs comme la situation, les relations, etc. L'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement sont des moyens d'apprendre ou d'acquérir de l'expérience. L'expérience acquise par notre modèle ou algorithme ML sera utilisée pour résoudre la tâche T.
Performance (P)
Un algorithme ML est censé effectuer une tâche et acquérir de l'expérience avec le passage du temps. La mesure qui indique si l'algorithme ML fonctionne comme prévu ou non est sa performance (P). P est essentiellement une métrique quantitative qui indique comment un modèle exécute la tâche, T, en utilisant son expérience, E. Il existe de nombreuses métriques qui aident à comprendre les performances de ML, telles que le score de précision, le score F1, la matrice de confusion, la précision, le rappel , sensibilité etc.
Défis de l'apprentissage automatique
Alors que l'apprentissage automatique évolue rapidement, faisant des progrès significatifs en matière de cybersécurité et de voitures autonomes, ce segment de l'IA dans son ensemble a encore un long chemin à parcourir. La raison en est que le ML n'a pas été en mesure de surmonter un certain nombre de défis. Les défis auxquels le ML est actuellement confronté sont:
Quality of data- Avoir des données de bonne qualité pour les algorithmes ML est l'un des plus grands défis. L'utilisation de données de mauvaise qualité entraîne des problèmes liés au prétraitement des données et à l'extraction de caractéristiques.
Time-Consuming task - Un autre défi auquel sont confrontés les modèles ML est la consommation de temps, en particulier pour l'acquisition de données, l'extraction de caractéristiques et la récupération.
Lack of specialist persons - La technologie ML étant encore à ses balbutiements, la disponibilité de ressources d'experts est un travail difficile.
No clear objective for formulating business problems - Le fait de ne pas avoir d'objectif clair et d'objectif bien défini pour les problèmes commerciaux est un autre défi majeur pour le ML, car cette technologie n'est pas encore aussi mature.
Issue of overfitting & underfitting - Si le modèle est sur-ajusté ou sous-ajusté, il ne peut pas être bien représenté pour le problème.
Curse of dimensionality- Un autre défi auquel le modèle ML est confronté est le trop grand nombre de fonctionnalités des points de données. Cela peut être un réel obstacle.
Difficulty in deployment - La complexité du modèle ML rend assez difficile son déploiement dans la vraie vie.
Applications de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est la technologie à la croissance la plus rapide et, selon les chercheurs, nous sommes dans l'année d'or de l'IA et du ML. Il est utilisé pour résoudre de nombreux problèmes complexes du monde réel qui ne peuvent pas être résolus avec une approche traditionnelle. Voici quelques applications réelles du ML -
Analyse des émotions
Analyse des sentiments
Détection et prévention des erreurs
Prévisions et prévisions météorologiques
Analyse et prévisions boursières
Synthèse de discours
Reconnaissance de la parole
Segmentation de la clientèle
Reconnaissance d'objets
Détection de fraude
Prévention de la fraude
Recommandation de produits au client dans les achats en ligne.