Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants que connaît un data scientist

Ce n'est pas pour tout le monde.

L'apprentissage automatique alimente tant de choses autour de nous – des systèmes de recommandation aux voitures autonomes !

Cependant, comprendre les différents types d'algorithmes peut être délicat.

Voici un guide rapide et facile pour les quatre principales catégories : Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé, Apprentissage semi-supervisé et Apprentissage par renforcement.

1. Apprentissage supervisé

Dans l'apprentissage supervisé, le modèle apprend à partir d'exemples qui ont déjà les réponses (données étiquetées). L'objectif est que le modèle prédise le résultat correct lorsqu'il reçoit de nouvelles données.

Certains algorithmes d'apprentissage supervisé courants incluent :

➡️ Régression linéaire – Pour prédire des valeurs continues, comme les prix des maisons.

➡️ Régression logistique – Pour prédire des catégories, comme spam ou non spam.

➡️ Arbres de décision – Pour prendre des décisions de manière étape par étape.

➡️ K-Plus proches voisins (KNN) – Pour trouver des points de données similaires.

➡️ Forêts aléatoires – Une collection d'arbres de décision pour une meilleure précision.

➡️ Réseaux de neurones – La base de l'apprentissage profond, imitant le cerveau humain.

2. Apprentissage non supervisé

Avec l'apprentissage non supervisé, le modèle explore les modèles dans les données qui n'ont pas d'étiquettes. Il trouve des structures ou des groupements cachés.

Certains algorithmes d'apprentissage non supervisé populaires incluent :

➡️ K-Means Clustering – Pour regrouper les données en clusters.

➡️ Clustering hiérarchique – Pour construire un arbre de clusters.

➡️ Analyse en composantes principales (ACP) – Pour réduire les données à leurs parties les plus importantes.

➡️ Autoencodeurs – Pour trouver des représentations plus simples des données.

3. Apprentissage semi-supervisé

C'est un mélange d'apprentissage supervisé et non supervisé. Il utilise une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées pour améliorer l'apprentissage.

Certains algorithmes d'apprentissage semi-supervisé courants incluent :

➡️ Propagation d'étiquettes – Pour propager les étiquettes à travers les points de données connectés.

➡️ SVM semi-supervisé – Pour combiner les données étiquetées et non étiquetées.

➡️ Méthodes basées sur les graphes – Pour utiliser des structures de graphes pour améliorer l'apprentissage.

4. Apprentissage par renforcement

Dans l'apprentissage par renforcement, le modèle apprend par essais et erreurs. Il interagit avec son environnement, reçoit des rétroactions (récompenses ou pénalités) et apprend à agir pour maximiser les récompenses.

Certains algorithmes d'apprentissage par renforcement populaires incluent :

➡️ Q-Learning – Pour apprendre les meilleures actions au fil du temps.

➡️ Réseaux de neurones à Q profonds (DQN) – En combinant le Q-learning avec l'apprentissage profond.

➡️ Méthodes de gradient de politique – Pour apprendre des politiques directement.

➡️ Optimisation de politique proximale (PPO) – Pour un apprentissage stable et efficace.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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