Introduction à l'apprentissage automatique : ce que vous devez savoir

Aujourd'hui, les volumes d'informations et de données augmentent rapirapidement. Ils ont le potentiel d'extraire des informations précieuses et de prendre des décisions significatives. Cependant, pour utiliser ces données, nous devons découvrir des modèles cachés et prédire les événements futurs. C'est là que l'apprentissage automatique (ML) entre en jeu. Son essence réside dans la création d'algorithmes et de modèles capables d'extraire automatiquement des connaissances à partir de données et de résoudre des tâches ou de prédire des résultats en fonction de celles-ci. Dans cet article, nous allons plonger dans les bases de l'apprentissage automatique.

Introduction à l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) est un outil artificiel Inteldomaine de la ligence (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles capables d'apprendre à partir de données, de faire des prédictions et de prendre des décisions sans programme expliciteramment.

Principes de l'apprentissage automatique

Le Machine Learning repose sur plusieurs principes qui assurent sa fonctionnalité :

• Données. Le ML est construit sur l'utilisation des données. Les données d'apprentissage fournissent au modèle des informations sur les caractéristiques d'entrée et leurs réponses correctes correspondantes. Plus les données sont diversifiées, de haute qualité et représentatives, mieux le modèle peut apprendre, reconnaître des modèles et faire des prédictions précises sur de nouvelles données.
• Modèle. Il représente un algorithme ou une fonction mathématique qui transforme les données d'entrée en sortie. Le choix du modèle dépend de la tâche et du type de données. Il peut être linéaire, un arbre de décision, un réseau de neurones, etc. L'un des principaux objectifs de l'apprentissage automatique est de créer des modèles capables de fournir des prédictions précises pour les nouvelles données qui n'ont pas été utilisées pendant le processus de formation.
• Formation. Le processus de formation consiste à ajuster le modèle aux données de formation. Le modèle analyse les données, identifie les modèles et ajuste sa pa internerameters pour minimiser l'erreur entre ses prédictions et les bonnes réponses. La formation peut être supervisée (avec des réponses étiquetées), non supervisée (sans réponses étiquetées) ou basée sur le renforcement (avec des récompenses ou des punitions). Au lieu de prog expliciteramment, les modèles acquièrent des connaissances à partir des données et ajustent leur parammètres pour atteindre la performance.
• Automation. Le ML vise à automatiser les processus et la prise de décision basés sur des données, sans nécessiter d'intervention humaine explicite. Les algorithmes ML sont capables d'effectuer des tâches complexes avec une vitesse et une précision élevées.
• Évaluation et tests. Après avoir formé le modèle, ses performances doivent être évaluées sur de nouvelles données. Cela se fait à l'aide d'un jeu de données de test que le modèle n'a pas vu pendant la formation. L'évaluation est effectuée à l'aide de métriques qui mesurent la précision, le rappel, le score F1 et d'autres caractéristiques du modèle. Cela permet d'évaluer dans quelle mesure le modèle exécute la tâche et détermine la nécessité d'un raffinement supplémentaire.
• Généralisation. En ML, un modèle doit être capable de faire des prédictions ou des décisions précises sur de nouvelles données inédites. Cette propriété est appelée généralisation. Un bon modèle est capable de généraliser les connaissances, d'identifier des schémas communs et de les appliquer à de nouvelles situations.
• Régularisation et gestion de la complexité. Lorsqu'un modèle devient complexe, il existe un risque de surajustement, où le modèle s'adapte bien aux données d'apprentissage mais ne se généralise pas aux nouvelles données. Des méthodes de régularisation telles que la régularisation L1 et L2 sont utilisées pour contrôler la complexité du modèle.

Différences entre ML, AI et DL

Apprentissage automatique, Artificiel Intelligence et Deep Learning sont étroitement liés mais ont des caractéristiques différentes :

Artificiel Intelautorité (IA) couvre un éventail plus large de technologies et de méthodes visant à créer intelsystèmes intelligents capables d'effectuer des tâches. Cela nécessite une forme humaine intelcapacités lectorales. L'apprentissage automatique est l'une des techniques utilisées dans l'artificiel Intellicence.

Machine Learning (ML) est un domaine qui comprend des algorithmes et des méthodes qui permettent aux systèmes informatiques d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou des décisions. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'artificiel Intellicence.

L'apprentissage en profondeur (DL) est un sous-domaine de ML qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec un grand nombre de couches pour extraire des caractéristiques de haut niveau à partir de données. Il est couramment appliqué à des tâches telles que la reconnaissance d'images, nattraitement du langage oural et prise de décision automatisée.

Exemples d'applications d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est largement appliqué dans la vie quotidienne et dans diverses industries. Explorons quelques exemples.

Dans la vie de tous les jours, nous connaissons les assistants vocaux comme Siri et Google Assistant, qui utilisent l'apprentissage automatique pour la reconnaissance et la compréhension de la voix. De nombreux smartphones disposent également d'une reconnaissance faciale automatique, permettant l'organisation et la classification des photos en fonction des personnes et la création de vidéos amusantes à l'aide de ces données. Un autre exemple d'apprentissage automatique est les systèmes de recommandation des plateformes en ligne comme YouTube, IMDb, Netflix, Spotify, qui offrent des recommandations personnalisées pour les films, la musique, les livres, etc.

L'apprentissage automatique trouve une utilisation croissante dans le secteur de la santé, comme le diagnostic de maladies basé sur l'imagerie médicale ou même les données vocales, y compris le COVID, les lésions cérébrales, le cancer et d'autres pathologies. Il est également utilisé pour la surveillance en temps réel et la prédiction de l'état des patients à l'aide d'appareils et de capteurs portables. L'apprentissage automatique contribue de manière significative au développement de nouveaux médicaments et à la recherche de composés médicamenteux potentiels.

Le secteur financier s'appuie fortement sur l'apprentissage automatique. L'analyse des données financières est utilisée pour prédire les tendances du marché et prendre des décisions d'investissement, détecter les transactions frauduleuses basées sur des anomalies dans le comportement des clients et les données historiques, ainsi que la notation de crédit et évaluer la solvabilité des clients en fonction de leurs antécédents financiers et d'autres facteurs.

L'apprentissage automatique joue un rôle clé dans le développement des véhicules autonomes, leur permettant d'analyser l'environnement environnant et de prendre des décisions basées sur les données des capteurs.

Dans le secteur industriel, l'apprentissage automatique est utilisé pour optimiser les processus de production, prévoir les pannes d'équipement et améliorer la qualité des produits.

Types d'apprentissage automatique

Quels sont les types d'apprentissage automatique ? La plupart des tâches d'apprentissage automatique peuvent être divisées en deux types : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Dans ces méthodes, un "professeur" peut être un programmer qui définit les règles et contrôle les performances de l'algorithme, mais ce n'est pas obligatoire. Dans le contexte de l'apprentissage automatique, un "enseignant" peut être toute intervention humaine dans le processus de traitement de l'information. Dans les deux cas, l'algorithme est fourni avec des données d'entrée qu'il doit analyser et trouver des modèles. La principale différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé réside dans la présence ou l'absence d'hypothèses fournies qui doivent être testées ou confirmées. Il existe également un troisième type - l'apprentissage par renforcement, où un modèle apprend à prendre des décisions et à effectuer des actions dans un environnement spécifique pour maximiser une récompense ou une utilité accumulée. Examinons de plus près ces types.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique où un modèle est formé sur la base de données étiquetées, où chaque exemple de données a une variable ou une étiquette cible correspondante. Le modèle vise à trouver des dépendances et des modèles communs entre les données d'entrée et les étiquettes de sortie correspondantes. Des exemples d'algorithmes d'apprentissage supervisé comprennent la régression linéaire, les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires et les réseaux de neurones.

Exemples de tâches :

• Classification - déterminer l'appartenance à une classe d'un objet. Par exemple, classer les e-mails comme spamoi ou pas spam.
• Régression - prédire une variable cible continue. Par exemple, prédire le prix d'une maison en fonction de ses caractéristiques.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel un modèle est formé sur des données non étiquetées sans variables cibles explicites. Au lieu de cela, le modèle recherche des structures, des modèles et des groupes cachés dans les données. Des algorithmes d'apprentissage non supervisés sont utilisés pour le regroupement de données, la réduction de la dimensionnalité, l'analyse d'association et la génération de caractéristiques.

Exemples de tâches :

• Clustering - regroupement d'objets similaires dans les données. Par exemple, segmenter les clients en fonction de leur comportement d'achat.
• Réduction de la dimensionnalité - réduction de la dimensionnalité des données tout en préservant les fonctionnalités importantes et en éliminantnatbruit. Par exemple, compresser des images sans perte significative d'informations.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel un modèle apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des commentaires sous forme de récompenses ou de pénalités. Le modèle prend des décisions et ajuste son comportement en fonction de la récompense reçue. Il est activement utilisé dans la robotique, les jeux et le contrôle de système autonome.

Exemples de tâches :

• Contrôle du robot - formation d'un robot à effectuer des actions spécifiques dans son environnement pour atteindre les objectifs fixés.
• Jeux - former un agent à jouer à des jeux, tels que les échecs ou les jeux vidéo, pour obtenir le score le plus élevé possible.

Compétences et formation requises pour l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique nécessite une compréhension approfondie des algorithmes et des méthodes, ainsi que la capacité de les appliquer dans la pratique. Comprendre le programmeramming est un élément essentiel du travail avec l'apprentissage automatique, en particulier dans le programming langues telles que Python ou R, qui sont largement utilisés dans ce domaine. La connaissance des statistiques et l'analyse mathématique aident à l'analyse des données, à la sélection de modèles appropriés et à l'évaluation de leur efficacité. Voici les compétences clés requises pour travailler en tant que spécialiste de l'apprentissage automatique :

1. Programmeramming
L'une des compétences les plus importantes pour travailler avec l'apprentissage automatique est la programment. Il vous permet de mettre en œuvre et d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique. Les deux programmes les plus populairesramles langages ming dans le domaine de l'apprentissage automatique sont Python et R. Python dispose d'une large gamme de bibliothèques et d'outils tels que NumPy, Pandas et TensorFlow, qui simplifient le développement et l'expérimentation de modèles d'apprentissage automatique. R est un outil puissant d'analyse statistique et de visualisation de données. Connaissance et expérience avec Python et R sont des compétences essentielles pour travailler avec l'apprentissage automatique.

2. Statistiques
Les statistiques aident à l'analyse des données, à l'évaluation des modèles et à l'élaboration de conclusions statistiquement solides. La connaissance des concepts statistiques de base tels que les distributions de probabilités, les tests statistiques et l'analyse de régression permet une compréhension plus approfondie des données et de leurs relations.

3. Algèbre et analyse mathématique
L'algèbre linéaire, les matrices, les vecteurs et les opérations associées sont utilisés dans de nombreux algorithmes et modèles d'apprentissage automatique. La connaissance de l'algèbre permet de comprendre et de travailler avec des concepts fondamentaux tels que le produit scalaire, les valeurs propres et les vecteurs propres. L'analyse mathématique comprend le calcul différentiel et intégral, qui peut être utile pour l'optimisation des modèles et l'apprentissage basé sur les gradients.

3. Théorie des probabilités
La connaissance des concepts de base et des méthodes de la théorie des probabilités aide à construire des modèles probabilistes, à estimer les probabilités d'événements et à travailler avec des distributions de probabilités. Il est nécessaire pour comprendre les processus stochastiques et l'approche bayésienne en apprentissage automatique.

4. NatTraitement du langage oural et vision par ordinateur
Natural Language Processing (NLP) est une branche de l'apprentissage automatique qui traite de l'analyse et du traitement d'informations textuelles, telles que des actualités, des critiques, des médias sociaux, etc. Travailler avec NLP nécessite une connaissance des algorithmes et des méthodes de tokenisation, lemmatisation, classification, analyse des sentiments et machine translation. Ces compétences permettent d'analyser et de comprendre natlangue ourale.

5. Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine qui traite de l'analyse et de l'interprétation de données visuelles, telles que des images et des vidéos. Travailler avec la vision par ordinateur nécessite des compétences en traitement d'images, en reconnaissance de formes, en segmentation d'images et en classification d'images. La connaissance des algorithmes et des méthodes de vision par ordinateur, tels que les réseaux de neurones convolutifs et les techniques de traitement d'images, permet de résoudre diverses tâches liées aux données visuelles.

Il convient également de noter que la connaissance de la langue anglaise est essentielle pour étudier l'apprentissage automatique. De nombreux cours et supports ne sont disponibles qu'en anglais, ce qui facilite grandement l'apprentissage automatique.

Le domaine de l'apprentissage automatique est rapiévolue rapidement et de nouvelles méthodes et algorithmes émergent au fil du temps. La formation continue permet de se tenir au courant des dernières tendances, des nouveaux algorithmes et outils, ainsi que de maîtriser des méthodes avancées. L'auto-éducation, à son tour, permet d'explorer et d'expérimenter de manière indépendante, d'élargir la compréhension et la profondeur des connaissances dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ce n'est que par la formation continue et l'auto-apprentissage que les professionnels peuvent s'adapter à l'environnement changeant, appliquer des méthodes et des technologies de pointe et atteindre de nouveaux sommets dans leur carrière.

Premiers pas avec l'apprentissage automatique

Commencer le voyage dans l'apprentissage automatique peut être difficile, mais avec la bonne approche et des ressources accessibles, vous pouvez surmonter les difficultés et réussir. Apprenez les bases de la programmationramming et statistiques, explorez les ressources d'auto-apprentissage et n'ayez pas peur d'appliquer vos connaissances dans la pratique à travers le travail de projet. Cela vous aidera à vous développer et à entrer dans le monde de l'apprentissage automatique.

Passons en revue les cours, livres et sites Web essentiels qui peuvent vous aider à progresser dans l'apprentissage automatique.

Livres sur l'apprentissage automatique

• Mathématiques pour l'apprentissage automatique par Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal et Cheng Soon Ong ;
• Python pour l'analyse des données. Un guide complet pour les débutants, y compris Python Statistiques et Big Data Analysis ИЛИ Python pour l'analyse des données par Wes McKinney ;
• Le livre d'apprentissage automatique de cent pages d'Andriy Burkov ;
• Apprentissage automatique pour les débutants absolus : une introduction en anglais simple - Oliver Theobald ;
• Apprentissage automatique en action par Peter Harrington.

Une sélection de 100 livres gratuits sur le Data Analytics.

Cours d'apprentissage automatique

• Apprentissage automatique supervisé : régression et classification | Coursera.org
• Fondements du Machine Learning: une approche d'étude de cas | Coursera.org
• Terminez le bootcamp 2022 sur la science des données et l'apprentissage automatique | Udemy
• Cours intensif d'apprentissage automatique avec TensorFlow APIs | Google
• Introduction à l'apprentissage automatique | Udace
• Apprentissage automatique avec Python | IBM
• Apprentissage automatique pour tous | Coursera.org
• Introduction à l'apprentissage automatique | Kagglé
• Introduction à l'artificiel Intelautorité | Augmenter de niveau
• Science des données: apprentissage automatique | edX

Sites d'apprentissage automatique

• Kaggle est une plate-forme où vous pouvez trouver des projets d'apprentissage automatique appropriés. Sur Kaggle, vous pouvez travailler avec des données, résoudre des tâches et acquérir de l'expérience. De plus, Kaggle organise des compétitions ML avec un prix de 100,000 XNUMX $.
• GitHub est une plate-forme pour héberger du code et explorer et s'inspirer des projets d'autres membres de la communauté. C'est un endroit pour apprendre quelque chose de nouveau, trouver des ressources utiles et s'inspirer pour de futurs projets.

Croissance professionnelle et carrière dans l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est l'un des plus demandés et rapidomaines en constante évolution dans le domaine des technologies de l'information. Avec la quantité croissante de données et de puissance de calcul, le ML est devenu une partie intégrante de nombreuses industries. Quels types d'emplois attendent un spécialiste de l'apprentissage automatique ?

Scientifique de données
Les scientifiques des données analysent et interprètent les données, développent et appliquent des modèles d'apprentissage automatique pour extraire des informations précieuses. Ils travaillent sur des tâches telles que la prédiction, la classification, le regroupement et l'optimisation basée sur les données. Connaissance approfondie des statistiques, des algorithmes d'apprentissage automatique et de la programmationramming est nécessaire pour une carrière réussie en tant que data scientist.

Analyste de données
Les analystes de données étudient les informations, mènent des recherches et créent des rapports et des visualisations pour faciliter la prise de décision basée sur les données. Ils utilisent des méthodes et des outils statistiques pour analyser les données et identifier les tendances et les modèles. Développer des compétences en SQL, en statistiques et en visualisation de données est la clé d'une carrière réussie en tant qu'analyste de données.

Ingénieur en apprentissage automatique
Les ingénieurs ML développent et déploient des modèles ML, créent une infrastructure pour le traitement des données et implémentent des modèles dans des environnements réels. Ils travaillent avec de grands ensembles de données, optimisent les modèles et gèrent l'évolutivité du système. Compétences en programming, algorithmes et infrastructure de données sont nécessaires pour une carrière réussie en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique.

Chercheur en apprentissage automatique
Les chercheurs en apprentissage automatique se concentrent sur le développement de nouveaux algorithmes et méthodes, la réalisation d'expériences et la publication d'articles scientifiques. Ils contribuent à l'avancement de l'apprentissage automatique et à la résolution de problèmes complexes. Une compréhension approfondie des fondements mathématiques et des algorithmes ML, ainsi qu'une participation active à la communauté de recherche, sont nécessaires pour une carrière réussie en tant que chercheur en apprentissage automatique.

Construire une carrière réussie dans l'apprentissage automatique nécessite un apprentissage et un développement continus. Voici quelques conseils pour vous aider dans cette démarche :

• Apprentissage continu. L'apprentissage automatique est un domaine en constante évolution. Soyez prêt à mettre à jour vos connaissances et à apprendre de nouvelles méthodes et outils. Développez continuellement vos compétences et restez au courant des dernières tendances en matière d'apprentissage automatique.
• Participation au projet. Participer à des projets réels vous permet d'appliquer vos connaissances dans la pratique et d'acquérir une expérience pratique. Les projets vous aideront à améliorer votre programmeramcompétences en analyse de données et en travail d'équipe.
• La mise en réseau. Connectez-vous avec d'autres professionnels dans le domaine de l'apprentissage automatique. Assistez à des conférences, des rencontres et des forums pour échanger des connaissances, des expériences et des idées. Le réseautage élargira vos opportunités et vous offrira de nouvelles perspectives.
• Construire un portefeuille. Créez un portfolio présentant vos projets, vos recherches et vos réalisations en matière d'apprentissage automatique. Cela vous aidera à démontrer vos compétences et vos réalisations à des employeurs potentiels ou clients.

La croissance professionnelle et la carrière dans l'apprentissage automatique exigent de la persévérance et un désir continu de s'améliorer. N'ayez pas peur de relever de nouveaux défis, continuez à apprendre et à vous développer, et vous pourrez réussir dans ce domaine passionnant.

Cet article couvrait les principaux types et principes de l'apprentissage automatique, discutait des compétences clés requises pour travailler dans le domaine du ML, fournissait une sélection de ressources essentielles pour aider les aspirants professionnels à plonger dans le domaine de l'apprentissage automatique et offrait quelques conseils pour démarrer une carrière.