Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques.
Les objectifs de l'apprentissage supervisé et non supervisé sont différents. Tandis que la première approche vise à prédire les résultats découlant des données nouvellement ajoutées, la seconde consiste à obtenir de nouveaux insights grâce à de grandes quantités de nouvelles données.
La classification non supervisée consiste en l'organisation d'individus en groupes homogènes. En gros, on définit des classes que l'on ne connaît pas à l'avance.
Comment fonctionne l'apprentissage supervisé ? Dans l'apprentissage supervisé, les données d'entrainement fournies aux machines fonctionnent comme le superviseur qui apprend aux machines à prédire correctement la sortie. Il applique le même concept qu'un élève apprend dans la supervision de l'enseignant.
Mesure d'évaluation pour les modèles de classification
L'une des manières les plus répandues pour mesurer la performance d'un modèle de classification est la matrice de confusion. Cette dernière correspond à un résumé tabulaire du nombre de prédictions correctes et non correctes, faites par le modèle.
Le but que l'on se propose en faisant une classification est de rendre plus facile l'étude des objets que l'on classe, en les disposant dans un ordre qui, au moyen de quelques-uns d'entre eux, permette de se souvenir des autres.
Les principaux critères de classification sont : le statut, la profession, la qualification ou la place dans la hiérarchie, la taille de l'entreprise, l'activité économique de l'entreprise...
Quelles sont les étapes élémentaires lors de l'apprentissage supervisé ? Collecte des données et leur labellisation. (Une tâche qui n'est pas forcément accomplie par le Data Scientist). Nettoyage des données (Valeurs manquantes, redondance, variables inutiles…).
Deux types de problèmes d'apprentissage non supervisé
On peut considérer l'apprentissage non supervisé comme étant séparé en deux catégories : le clustering et l'association.
L'apprentissage supervisé est généralement effectué dans le contexte de la classification et de la régression. Classification: Un problème de classification survient lorsque la variable de sortie est une catégorie, telle que «rouge», «bleu» ou «maladie» et «pas de maladie».
Les classements sont des outils essentiels pour organiser les connaissances et le travail de chacun au sein de l'ensemble. Classer les objets ou les connaissances revient à les situer les uns par rapport aux autres.
Soigneusement planifiée, la classification permet l'utilisation plus efficace des données critiques et leur protection dans l'ensemble de l'entreprise ; elle participe également à la gestion des risques et des processus de connaissances légales et de conformité.
La classification ascendante hiérarchique (CAH) est une méthode de classification qui présente les avantages suivants : On travaille à partir des dissimilarités entre les objets que l'on veut regrouper. On peut donc choisir un type de dissimilarité adapté au sujet étudié et à la nature des données.
Quel est le type de résultat que vous souhaitez prédire ? S'il s'agit d'un nombre (par exemple le coût par clic d'une publicité), c'est un problème de régression. S'il s'agit plutôt d'une valeur discrète, d'une catégorie (par exemple le type d'animal présent sur une photo), alors c'est un problème de classification.
Le Machine Learning est une IA capable de s'adapter automatiquement avec une interférence humaine minimale, et le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning utilisant les réseaux de neurones pour mimer le processus d'apprentissage du cerveau humain.
L'apprentissage non supervisé est l'une des branches du machine learning. Il identifie des clusters ou des groupes en fonction de données non-étiquetées, avec très peu d'intervention humaine.
Le Machine Learning supervisé est un ensemble d'algorithmes qui permettent à l'ordinateur d'apprendre à prédire un résultat à partir d'un ensemble de prédicteurs. Le jeu de données doit inclure une variable dépendante aussi appelée variable Y. Il s'agit de la variable que l'ordinateur devra apprendre à prédire.
Apprentissage supervisé : pour cet apprentissage, nous avons des données en entrée (Features) et le résultat attendu (Label). Il nous permet de faire des prédictions basées sur un modèle* qui est obtenu à partir de données d'historique et de l'algorithme choisi.
Les entreprises peuvent se présenter sous différents types selon l'envergure de leurs activités. On distingue la GE (Grande Entreprise), l'ETI (Entreprise de Taille Intermédiaire), la PME (Petite et Moyenne Entreprise), la TPE (Très Petite entreprise), et la micro entreprise.