L'apprentissage automatique, apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour ...
Un modèle Machine Learning est un fichier qui a été entraîné pour reconnaître certains types de modèles. Vous entraînez un modèle sur un ensemble de données, en lui fournissant un algorithme qu'il peut utiliser pour raisonner sur les données et apprendre de celles-ci.
L'objectif des modèles d'IA est d'utiliser un ou plusieurs algorithmes pour prédire des résultats ou prendre des décisions en essayant de comprendre la relation entre plusieurs entrées de type variable.
Il existe plusieurs autres modèles de Machine Learning adéquats pour plusieurs cas et chaque jour plusieurs autre sont inventés. Aujourd'hui les réseaux de neurone, XGBoost , SVM et K-means sont les plus populaires.
Un modèle de machine learning se construit typiquement en apprenant et en généralisant à partir d'un jeu de données d'entraînement, puis en appliquant ces enseignements à de nouvelles données pour faire des prévisions. Une pénurie de données au départ empêchera de construire le moindre modèle.
La validation croisée permet donc d'évaluer un modèle de machine learning en ayant la moyenne des performances et l'erreur type sur chacun des folds ou en évaluant les prédictions faites sur l'ensemble des données. Pour des raisons de temps de calcul, on utilise généralement cinq ou dix folds.
Le processus de déploiement de modèles de Machine Learning requiert plusieurs entrées : Un accès à l'ensemble des données brutes nécessaires à l'entraînement du modèle. Un script d'entraînement développé par des Data Scientists. Une plateforme pour réaliser l'entraînement de modèles (On-premise ou Cloud)
Pourquoi choisir une bibliothèque Python pour du Machine Learning ? Les bibliothèques ne sont rien d'autre que des collections de modules avec du code pré-écrit et peuvent être facilement importées et utilisées par les développeurs pour implémenter n'importe quelle fonctionnalité.
Une façon d'améliorer les performances d'un modèle consiste à fournir aux algorithmes davantage d'échantillons de données d'entraînement. Plus un modèle dispose de données d'entraînement, plus il peut correctement identifier des observations.
Un algorithme est la description d'une suite d'étapes permettant d'obtenir un résultat à partir d'éléments fournis en entrée. Par exemple, une recette de cuisine est un algorithme permettant d'obtenir un plat à partir de ses ingrédients!
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Le machine learning concerne tous les secteurs d'activité, notamment l'industrie, le commerce, la santé et les sciences de la vie, le tourisme et l'hôtellerie, les services financiers, l'énergie, les matières premières et les services publics.
Tandis que le Machine learning fonctionne à partir d'une base de données contrôlable, le Deep learning a besoin d'un volume de données bien plus considérable. Le système doit disposer de plus de 100 millions d'entrées pour donner des résultats fiables.
Un modèle est la source d'information unique et définitive à propos de vos données. Il contient les champs et le comportement essentiels des données que vous stockez. Généralement, chaque modèle correspond à une seule table de base de données.
Le Machine Learning permet d'exploiter au mieux les Big Data en identifiant des modèles et, grâce au forage de données (data mining), d'extraire des informations exploitables et d'identifier des corrélations entre elles, informations et corrélations auparavant inconnues.
Dans chaque secteur d'activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à chacun d'entre eux.
Métriques pour les modèles de classification
L'exactitude mesure l'adéquation d'un modèle de classification sous forme de proportion de résultats réels sur le nombre total de cas. Le score F1 est calculé comme la moyenne pondérée de précision et de rappel comprise entre 0 et 1, la valeur de score F1 idéale étant 1.
Pour créer une intelligence artificielle, vous pouvez également opter par l'achat d'un livre dédié au python et à l'IA. De nombreux livres sont disponibles et à tous les prix. Certains livres s'adressent aux programmeurs débutants, tandis que d'autres s'adressent à des lecteurs plus confirmés.
Avec Python, on peut : créer et administrer un site Web. développer des logiciels et des applications, aussi bien pour ordinateur que pour téléphone. automatiser des scripts systèmes et des interactions ordinateur – navigateur Web.
Divisez votre ensemble de données en trois parties : entraînement, test et validation.
L'accuracy est une métrique pour évaluer la performance des modèles de classification à 2 classes ou plus. L'accuracy peut être traduite par “précision” en français mais on risque alors de la confondre avec la métrique Precision (voir l'article Precision & Recall).
Comment vérifier qu'un modèle fonctionne correctement ? La méthodologie idéale consiste à diviser l'ensemble de données en sections : ensemble d'entraînement, ensemble de validation et ensemble de test. L'ensemble d'apprentissage est le seul disponible pour le modèle et constitue la base du processus d'apprentissage.