Les 10 plus populaires algorithmes du machine learningHakim Nasaoui
Une présentation très simple montre les 10 algorithmes d’apprentissage automatique les plus populaires, qui donnent leurs définitions, leurs avantages, leurs inconvénients.
Fr & En
Fr
L'apprentissage automatique (en anglais machine learning, littéralement « apprentissage machine ») ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
En
Machine learning is a subfield of artificial intelligence (AI). The goal of machine learning generally is to understand the structure of data and fit that data into models that can be understood and utilized by people.
Although machine learning is a field within computer science, it differs from traditional computational approaches. In traditional computing, algorithms are sets of explicitly programmed instructions used by computers to calculate or problem solve. Machine learning algorithms instead allow for computers to train on data inputs and use statistical analysis in order to output values that fall within a specific range. Because of this, machine learning facilitates computers in building models from sample data in order to automate decision-making processes based on data inputs.
Algorithmique et Programmation - informatique - débutantRidoinBahadi
introduction à l'algorithmique - algorithmique et programmation pour les tronc commun - informatique au lycée - introduction au développement informatique - comprendre l'algorithmique
TP Fouille de données (Data Mining) et Apprentissage MachineBoubaker KHMILI
Importation, Exploration et Correction des données.
Modélisation prédictive en utilisant l’apprentissage machine : Régression linéaire, Arbre de décision et Forêt d'arbres décisionnels
Les 10 plus populaires algorithmes du machine learningHakim Nasaoui
Une présentation très simple montre les 10 algorithmes d’apprentissage automatique les plus populaires, qui donnent leurs définitions, leurs avantages, leurs inconvénients.
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L'apprentissage automatique (en anglais machine learning, littéralement « apprentissage machine ») ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
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Machine learning is a subfield of artificial intelligence (AI). The goal of machine learning generally is to understand the structure of data and fit that data into models that can be understood and utilized by people.
Although machine learning is a field within computer science, it differs from traditional computational approaches. In traditional computing, algorithms are sets of explicitly programmed instructions used by computers to calculate or problem solve. Machine learning algorithms instead allow for computers to train on data inputs and use statistical analysis in order to output values that fall within a specific range. Because of this, machine learning facilitates computers in building models from sample data in order to automate decision-making processes based on data inputs.
Algorithmique et Programmation - informatique - débutantRidoinBahadi
introduction à l'algorithmique - algorithmique et programmation pour les tronc commun - informatique au lycée - introduction au développement informatique - comprendre l'algorithmique
TP Fouille de données (Data Mining) et Apprentissage MachineBoubaker KHMILI
Importation, Exploration et Correction des données.
Modélisation prédictive en utilisant l’apprentissage machine : Régression linéaire, Arbre de décision et Forêt d'arbres décisionnels
- Les constructeurs
- La gestion des exceptions
- Les getters et les setters
- Lecture du clavier
- Les references
- Surcharge des méthodes
- Le mot clé this
- la méthode String tostring()
predict if a customer will remain faithful with a large telephone company in the north America or he will leave it based on some predictive models such as logistic regression, support vector machines, neural networks and decision trees.
- Les constructeurs
- La gestion des exceptions
- Les getters et les setters
- Lecture du clavier
- Les references
- Surcharge des méthodes
- Le mot clé this
- la méthode String tostring()
predict if a customer will remain faithful with a large telephone company in the north America or he will leave it based on some predictive models such as logistic regression, support vector machines, neural networks and decision trees.
Si la baisse de la productivité est effective dans toutes les économies développées... elle est particulièrement marquée en France. Au niveau national, cet essoufflement touche tous les secteurs, et plus particulièrement celui de l’industrie, usuellement caractérisé par des gains de productivité élevés. Depuis la crise Covid, le secteur industriel contribue pour 35 % environ à cette perte, alors qu’il ne représente que 9,3 % de la valeur ajoutée nationale brute en 2023. Dans ce contexte, est-il possible de mener une politique de réindustrialisation du pays sans y associer un objectif de hausse des gains de productivité ?Non rappelle ce Cube. Au contraire, ces deux objectifs, jusqu’alors indépendants l’un de l’autre, sont désormais deux défis à relever conjointement. En analysant les différents explications à la baisse de celle-ci observée en France et dans les autres économies développées, ce Cube suggère que l’augmenter en parallèle d’une politique de réindustrialisation sous-entend une réallocation des facteurs de production vers les entreprises industrielles à fort potentiel. Elle suppose également une une meilleure affectation des ressources.
2. Machine Learning.
Types de Machine Learning.
Machine Learning supervisé.
Les étapes du Machine Learning supervisé.
Exemple d’algorithme.
Agenda:
3. Machine Learning ( Apprentissage
Automatique ):
Est une catégorie d’algorithme qui permet aux
applications logicielles de prédire plus précisément les
résultats sans être explicitement programmées. Le
principe de base de l’apprentissage automatique est de
créer des algorithmes capables de recevoir des données
d’entrée et d’utiliser une analyse statistique pour prédire
une sortie tout en les mettant à jour à mesure que de
nouvelles données deviennent disponibles.
4. Types de Machine Learning :
Supervisé: toutes les
données sont étiquetées et
les algorithmes apprennent à
prédire le résultat des
données d’entrée.
Apprentissage par renforcement :
Considérer un agent autonome,
plongé au sein d'un environnement,
et qui doit prendre des décisions en
fonction de son état courant. En
retour, l'environnement procure à
l'agent une récompense, qui peut
être positive ou négative
Non supervisé: toutes les données
ne sont pas étiquetées et les
algorithmes apprennent la structure
inhérente à partir des données en
entrée.
5. Supervised Machine Learning(Apprentissage supervisé) :
C' est une technique d' apprentissage automatique où l'on cherche à produire
automatiquement des règles à partir d'une base de données d'apprentissage contenant des «
exemples » (en général des cas déjà traités et validés).
6. Les étapes du Machine Learning supervisé :
1. Importer un Dataset (x, y) qui contient nos exemples.
2. Développer un Modèle aux paramètres aléatoires.
3. Développer une Fonction Coût qui mesure les erreurs entre le modèle et le Dataset.
4. Développer un Algorithme d’apprentissage pour trouver les paramètres du modèle qui
minimisent la Fonction Coût.
8. 1. Dataset :
CETTE ÉTAPE CONSISTE À IMPORTER UN DATASET QUI CONTIENT LES EXEMPLES QUE
LA MACHINE DOIT ÉTUDIER.
Ce Dataset inclut toujours 2 types de variables :
Une variable objectif (target) y.
Une ou plusieurs variables caractéristiques (features) x.
Par convention, on dit que notre Dataset contient m exemples.
Par convention, on note également n le nombre de features dans notre Dataset, c’est-à-dire le
nombre de colonnes (hormis la colonne y).
Dernière convention : pour désigner une cellule de notre tableau, on note en général
10. 2. Le modèle :
C’est une représentation simplifiée de la réalité, que l’on peut utiliser pour prédire ce qui se
passerait dans certaines conditions.
C’est à nous de choisir le type de modèle et c’est à la machine de trouver les coefficients de
cette fonction qui donnent les meilleurs résultats.
Catégorisation des résultats :
• Régression: la variable de sortie est continue,
• Classification : la variable de sortie prend ses
valeurs dans des classes,
11. Exemples de modèle :
la machine trouver la valeur de a, b et c qui donne les meilleurs résultats.
:
On peut choisir de développer de
développer un modèle linéaire : f(x)
= ax + b
Ou bien on peut choisir un modèle non-
linéaire: f(x) = ax^2 + bx + c
12. 3. La Fonction Coût :
Solution :
La Fonction Coût évalue la performance du
modèle en calculant les erreurs entre les
prédictions du modèle f(x) et les valeur y
attendue dans le Dataset.
Problème :
Mesurer la performance d’un modèle
donné.
Comment mesuré la pérformence d’un tireur ?
Mesurer la distance entre la flèche (f(x)) et le centre de
la cible, qui n’est autre que le point (y) qu’elle est sensée
atteindre.
13. 4. l’Algorithme d’apprentissage :
C’est un algorithme de minimisation de la Fonction Coût: Il cherche quels sont les meilleurs
paramètres du modèle, ceux qui donneront la meilleure performance, c’est-à-dire les plus petites
erreurs (Fonction Coût).
14. La Descente de Gradient
C’est l’algorithme itératif le plus connu pour entraîner un modèle de Machine Learning.
Une fois que le modèle atteint une performance satisfaisante, c’est la fin de la phase
d’entrainement, et le modèle final est prêt à être déployé. C’est alors la phase d’utilisation, les
paramètres du modèle ne changent plus, ils sont fixes.
Notes de l'éditeur
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui utilise principalement des données et des algorithmes pour imiter la manière dont les être humains apprennent, en améliorant progressivement sa précision.
Semi-supervisé: Certaines données sont étiquetées mais la plupart d’entre elles ne sont pas étiquetées et un mélange de techniques supervisées et non supervisées peut être utilisé.
D’une manière générale, la machine peut apprendre une relation f : (Y = f (X)) qui relie x à y en ayant analysé des millions d’exemples d’associations x y.
-Consiste en des variables d’entrée (x) et une variable de sortie (Y). Vous utilisez un algorithme pour apprendre la fonction de mapping de l’entrée à la sortie. Y = f (X)
C’est l’étape la plus importante, qui consomme beaucoup de temps
Le modèle se comporte alors comme une table contenant tous les échantillons utilisés lors de l'apprentissage et perd ses pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillon
(Par convention on appelle ces coefficients les paramètres du modèle.)
Le Modèle est le cœur de notre programme. C’est lui qui effectue les prédictions . Au début, les paramètres du modèle sont toujours choisis au hasard.