Pour mettre en place un système de machine learning, on a recours à une multitude d’algorithmes. Mais il y en a qui sont plus utilisé que d’autres. Découvrez-en quelques-uns et les différentes étapes à suivre pour le développement d’un modèle de machine learning.
Table des matières
Les algorithmes de régression
Dans le machine learning, on utilise les algorithmes de régression qui peuvent être linéaires ou logistiques. Ils permettent de comprendre les relations qui existent entre les données. On se sert de la régression linéaire pour prédire la valeur d’une variable dépendante basée sur la valeur d’une variable indépendante. Par exemple, elle peut prédire les ventes annuelles d’une commerciale selon son niveau d’études ou son expérience. Quant à la régression logistique, elle est utilisée lorsque les variables dépendantes sont binaires. Aussi, il existe un autre type d’algorithme de régression appelé machine à vecteur de support. Celui-ci est pertinent lorsque les variables dépendantes sont plus difficiles à classifier.
Il suffit de faire un clic pour tout savoir du machine learning et ses applications. Vous saurez ainsi que son fonctionnement passe par l’utilisation de différents algorithmes, dont des algorithmes de régression.
Les algorithmes arbre de décision
Pour mettre en place un système de machine learning, un algorithme arbre de décision est parfois utilisé. Il favorise l’établissement des recommandations qui sont basées sur un ensemble de règles de décisions en s’appuyant sur des données classifiées. Comme exemple, on peut prendre le cas des recommandations d’algorithmes sur les équipes de football à choisir pour parier. Ceux-ci tiennent compte de divers paramètres, dont l’âge des joueurs et le pourcentage de victoires enregistrées par chaque équipe recommandée.
Les algorithmes de clustering
On a parfois recours aux algorithmes de clustering pour faire du machine learning. Ce choix est généralement fait quand il s’agit de données non étiquetées. Les algorithmes de clustering permettent l’identification des groupes qui présentent des enregistrements similaires, lesquels sont ensuite étiquetés selon le groupe auquel ils appartiennent. Mais avant, les groupes sont inconnus, de même que leurs caractéristiques. Les K-moyennes, le Kohonen et le TwoStep sont des exemples d’algorithmes de clustering.
Autres algorithmes couramment utilisés en machine learning
D’autres algorithmes sont régulièrement utilisés pour faire du machine learning, comme c’est le cas de l’algorithme d’association. Celui-ci permet la découverte des patterns et des relations existant entre les données. On s’en sert pour identifier les relations à travers des règles qui sont similaires à celles considérées dans le domaine du data mining.
Les réseaux de neurones sont un autre type d’algorithme du machine learning. Ils se présentent sous la forme d’un réseau disposant de nombreuses couches. L’une de celles-ci permet l’ingestion des données, tandis que deux autres, cachées, font des conclusions à partir des données qui ont été ingérées. Une dernière couche assigne à chaque conclusion une probabilité. Si c’est un réseau de neurones profond, il sera composé de plusieurs couches cachées. Et chacune peut permettre le raffinement des résultats de la couche précédente. On y a recours dans le domaine du deeplearning.
Les principales étapes du développement d’un modèle de machine learning
Pour commencer, sachez que c’est un data scientist qui se charge de développer un modèle de machine learning. Ce dernier suit plusieurs étapes avant d’obtenir le résultat escompté.
· Première étape : elle consiste à sélectionner et à préparer un lot de données d’entrainement. Les données en question sont utilisées pour enrichir le modèle de machine learning afin qu’il apprenne à résoudre le problème pour lequel il est mis au point.
· Deuxième étape : ici, le data scientist va sélectionner l’algorithme qu’il exécutera sur l’ensemble de données d’entrainement. À ce propos, il choisit un type d’algorithme en ayant la certitude que celui-ci dépend du type et du volume de données d’entrainement, ainsi que du type de problème à résoudre.
· Troisième étape : celle-ci est consacrée à l’entrainement de l’algorithme. Notez que c’est un processus itératif. À travers l’algorithme, des variables sont exécutées et des résultats sont obtenus à la fin et sont ensuite comparés avec ceux qu’il aurait dû produire. Pour accroitre la précision du résultat, il est bon d’ajuster les « poids » et le biais. Après, les variables sont de nouveau exécutées jusqu’à ce que l’algorithme permette d’obtenir le résultat qui est la plupart du temps correct. Cet entrainement de l’algorithme n’est rien d’autre que le modèle de machine learning.
· La quatrième et dernière étape : il s’agit de l’utilisation et l’amélioration du modèle. Pour cela, on l’utilise sur de nouvelles données dont la provenance est en lien avec le problème à résoudre. Si par exemple le but du modèle est de détecter les spams, il sera alors utilisé sur des emails. Après une première utilisation, une amélioration peut être faite pour assurer l’efficacité et la précision du modèle.
