L’apprentissage automatique ou Machine Learning en anglais est une branche de l’IA consiste à développer des algorithmes qui peuvent apprendre à partir de données. Cela inclut les réseaux de neurones, les arbres de décision, les SVM, les algorithmes de clustering, etc.
- Apprentissage supervisé (Supervised Learning)
- Apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning)
- Apprentissage semi-supervisé (Semi-Supervised Learning)
- Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
- Apprentissage fédéré (Federated Learning)
- Apprentissage par transfert (Transfer Learning)
- Apprentissage incrémental (Incremental Learning)
L’apprentissage supervisé (Supervised Learning)
L’apprentissage supervisé est une branche de l’intelligence artificielle qui consiste à entraîner un algorithme à partir de données étiquetées. Cela signifie que pour chaque exemple de données d’entraînement, l’algorithme connaît la réponse correcte, ou étiquette, qui correspond à ces données. L’objectif de l’apprentissage supervisé est d’apprendre à l’algorithme à prédire correctement la réponse pour de nouveaux exemples de données, qui ne sont pas étiquetés. Pour y parvenir, l’algorithme utilise des techniques statistiques pour trouver des modèles dans les données d’entraînement et créer une fonction qui peut être utilisée pour prédire les étiquettes des données inconnues. L’apprentissage supervisé est largement utilisé dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d’image, la reconnaissance vocale, la prédiction de prix et la détection de fraude.
a – La classification
La classification consiste à prédire une étiquette discrète pour un exemple donné, comme prédire si un e-mail est un spam ou non, ou si une image montre un chat ou un chien. Dans ce type de tâche, l’algorithme est entraîné à apprendre la relation entre les caractéristiques des données d’entraînement et les étiquettes correspondantes. Lorsqu’il est confronté à de nouveaux exemples de données, l’algorithme utilise cette relation pour prédire l’étiquette la plus probable pour l’exemple donné.
b – La régression
La régression, quant à elle, consiste à prédire une valeur numérique pour un exemple donné. Par exemple, prédire le prix d’une maison en fonction de ses caractéristiques, telles que la superficie et le nombre de chambres. Dans ce type de tâche, l’algorithme est entraîné à trouver une fonction mathématique qui relie les caractéristiques des données d’entraînement aux valeurs cibles correspondantes. Lorsqu’il est confronté à de nouveaux exemples de données, l’algorithme utilise cette fonction pour prédire la valeur numérique la plus probable pour l’exemple donné.
Apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning)
L’apprentissage non supervisé est une branche de l’apprentissage automatique (machine learning) qui implique l’exploration de données sans la présence d’une variable cible prédéfinie. Cela signifie que dans ce type d’apprentissage, il n’y a pas d’exemples de données étiquetées (comme dans l’apprentissage supervisé) qui peuvent être utilisés pour guider le modèle.
L’apprentissage non supervisé utilise plutôt des algorithmes pour découvrir des structures, des schémas ou des modèles dans les données brutes. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour effectuer des tâches telles que la segmentation de données, la réduction de dimensions, la détection d’anomalies, le clustering, etc.
Les méthodes d’apprentissage non supervisé courantes comprennent l’analyse en composantes principales (PCA), la réduction de dimension, la clustering hiérarchique, la clustering de K-moyennes et l’analyse de réseaux. L’apprentissage non supervisé est utilisé dans divers domaines tels que la science des données, la reconnaissance de formes, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique, l’analyse d’image, la segmentation de données, de détection d’anomalies etc.
a – Clustering
Le clustering en apprentissage non supervisé est une technique d’apprentissage automatique qui consiste à regrouper des données similaires en clusters ou en groupes. L’objectif est de découvrir des structures ou des relations cachées dans les données sans avoir besoin d’étiquettes ou de catégories préexistantes.
Les algorithmes de clustering fonctionnent en mesurant la similarité entre les données à regrouper en utilisant des mesures de distance ou de similarité. Les données qui sont plus similaires entre elles sont regroupées dans le même cluster, tandis que les données qui sont différentes sont regroupées dans des clusters différents. Il existe différents algorithmes de clustering tels que le k-means, le clustering hiérarchique, le DBSCAN, etc. Chaque algorithme a ses propres forces et faiblesses et est adapté à des types de données différents.
b – La réduction de la dimensionalité
La réduction de la dimensionalité en apprentissage non supervisé est une technique visant à réduire la complexité des données en projetant les données dans un espace de dimensions inférieures. L’objectif est de préserver les informations les plus importantes tout en réduisant le nombre de dimensions. La réduction de la dimensionalité est utile dans de nombreuses applications telles que la visualisation de données, la compression de données, la détection de valeurs aberrantes, etc.
Il existe plusieurs techniques de réduction de la dimensionalité en apprentissage non supervisé, notamment l’analyse en composantes principales (PCA), l’analyse factorielle, l’analyse discriminante linéaire (LDA), etc. Chaque technique a ses propres forces et faiblesses et est adaptée à différents types de données.
L’analyse en composantes principales (PCA) est l’une des techniques les plus courantes de réduction de la dimensionalité. Elle permet de projeter les données dans un espace de dimensions inférieures en préservant autant que possible la variance des données. L’analyse discriminante linéaire (LDA) est une autre technique de réduction de la dimensionalité qui vise à maximiser la séparation entre les classes.
La réduction de la dimensionalité peut améliorer les performances de l’apprentissage non supervisé en réduisant le bruit et en facilitant l’identification des relations entre les données. Cependant, elle peut également conduire à une perte d’informations importantes si les dimensions supprimées contiennent des informations significatives. Il est donc important de bien comprendre les données et de choisir la technique de réduction de la dimensionalité la plus appropriée pour chaque cas d’utilisation.
Apprentissage semi-supervisé (Semi-Supervised Learning)
L’apprentissage semi-supervisé est une technique d’apprentissage automatique qui combine les avantages de l’apprentissage supervisé (qui nécessite des étiquettes ou des annotations pour l’entraînement des modèles) et de l’apprentissage non supervisé (qui utilise des données non étiquetées pour extraire des motifs). Cette technique est utile dans les cas où il y a peu de données étiquetées disponibles, mais beaucoup de données non étiquetées.
L’idée est d’utiliser à la fois les données étiquetées et non étiquetées pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique qui peut prédire les étiquettes pour de nouvelles données. En utilisant les données non étiquetées, le modèle peut apprendre des représentations des données qui sont plus robustes et plus généralisables. Cela peut conduire à de meilleures performances sur les données de test et une meilleure capacité à généraliser à de nouveaux cas.
Il existe plusieurs approches pour l’apprentissage semi-supervisé, comme l’apprentissage par coût, où les étiquettes manquantes sont traitées comme des coûts à minimiser, ou l’entraînement par renforcement, où le modèle est entraîné à prendre des actions qui maximisent une récompense. Dans l’ensemble, l’apprentissage semi-supervisé est une technique très prometteuse pour l’apprentissage automatique, car elle permet d’exploiter efficacement les données non étiquetées et de construire des modèles plus performants.
Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
L’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning en anglais) est une méthode d’apprentissage automatique qui permet à un agent d’apprendre à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. Dans cette méthode, l’agent prend une série d’actions dans un environnement et observe les résultats de ses actions. En fonction de ces résultats, l’agent ajuste sa stratégie pour obtenir de meilleurs résultats à l’avenir.
L’apprentissage par renforcement est souvent utilisé dans des domaines tels que la robotique, les jeux et les simulations de contrôle de processus. Il est également utilisé dans des applications telles que la recommandation de produits, la publicité en ligne et la gestion de portefeuille financier.
L’apprentissage par renforcement est basé sur le concept de récompense. L’agent reçoit une récompense pour chaque action qu’il prend, et son objectif est de maximiser sa récompense totale. L’agent apprend à prendre des décisions en utilisant un algorithme d’apprentissage qui utilise un processus itératif pour ajuster les actions de l’agent en fonction des résultats observés.
Un exemple courant d’apprentissage par renforcement est le jeu de Go. Dans ce jeu, l’agent (par exemple, un ordinateur) prend des décisions en fonction de l’état actuel du jeu et des règles du jeu. L’agent apprend à prendre des décisions en jouant contre lui-même ou contre d’autres joueurs. À chaque tour, l’agent reçoit une récompense en fonction de ses actions et de l’état actuel du jeu. L’agent utilise ces récompenses pour ajuster sa stratégie et maximiser sa récompense totale.
L’apprentissage par renforcement est un domaine de recherche actif en intelligence artificielle, et de nombreuses avancées ont été réalisées ces dernières années, notamment grâce à l’utilisation de réseaux de neurones profonds.
Apprentissage fédéré (Federated Learning)
L’apprentissage fédéré (Federated Learning) est une méthode d’apprentissage machine distribué qui permet de former un modèle de machine learning sans avoir besoin de centraliser les données sur un serveur central. Au lieu de cela, les données restent sur les appareils locaux des utilisateurs, tels que des téléphones portables ou des ordinateurs, et le modèle de machine learning est entraîné localement sur ces appareils.
Dans le cadre de l’apprentissage fédéré, un modèle initial est distribué à chaque appareil. Les appareils effectuent ensuite un certain nombre d’itérations d’apprentissage, en utilisant leurs données locales pour mettre à jour le modèle. À chaque itération, les mises à jour de modèle sont agrégées et envoyées à un serveur central, qui calcule une mise à jour globale du modèle. Cette mise à jour globale est ensuite distribuée à chaque appareil, et le processus se répète.
L’apprentissage fédéré présente plusieurs avantages par rapport à l’apprentissage centralisé. Tout d’abord, cela permet de garantir la confidentialité des données des utilisateurs, car les données ne quittent pas l’appareil local. De plus, cela permet de réduire les coûts de communication, car seules les mises à jour de modèle sont envoyées au serveur central, plutôt que l’ensemble des données.
Cependant, l’apprentissage fédéré présente également des défis, tels que l’hétérogénéité des appareils, les problèmes de sécurité liés aux appareils compromis et la nécessité de garantir la qualité des modèles malgré les données manquantes ou bruyantes.
Apprentissage par transfert (Transfer Learning)
L’apprentissage par transfert (ou Transfer Learning en anglais) est une méthode d’apprentissage automatique où un modèle pré-entraîné sur une tâche donnée est utilisé comme point de départ pour résoudre une tâche différente mais connexe. Au lieu de commencer l’apprentissage à partir de zéro, le modèle pré-entraîné est ajusté ou adapté à la nouvelle tâche en utilisant un ensemble de données plus petit et souvent plus spécifique. Cette approche est couramment utilisée dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel, où les modèles pré-entraînés peuvent être utilisés pour résoudre des tâches telles que la classification d’images ou la génération de texte.
L’un des avantages de l’apprentissage par transfert est qu’il peut aider à réduire la quantité de données d’entraînement nécessaire pour résoudre une nouvelle tâche, car le modèle pré-entraîné a déjà appris des caractéristiques générales et des représentations utiles à partir de données massives. De plus, l’apprentissage par transfert peut aider à éviter le surapprentissage (overfitting) en limitant le nombre de paramètres du modèle à entraîner.
Il existe différents types d’apprentissage par transfert, notamment le transfert de tâches (task transfer), le transfert de connaissances (knowledge transfer) et le transfert de domaine (domain transfer). Chacun de ces types d’apprentissage peut être appliqué en fonction des caractéristiques de la tâche et du modèle pré-entraîné utilisé.
Apprentissage incrémental (Incremental Learning)
L’apprentissage incrémental (ou Incremental Learning en anglais) est une méthode d’apprentissage automatique où un modèle est capable de s’adapter à de nouvelles données et de mettre à jour ses connaissances de manière continue et incrémentale, sans avoir besoin de reprendre l’apprentissage depuis le début. Contrairement à l’apprentissage classique où le modèle est entraîné sur un ensemble de données fixe, l’apprentissage incrémental permet à un modèle de s’adapter à de nouveaux exemples et de renforcer ses compétences au fil du temps.
L’apprentissage incrémental est particulièrement utile dans les cas où les données évoluent au fil du temps, comme dans les applications de surveillance en temps réel ou dans les systèmes de recommandation personnalisée. Il peut également aider à résoudre les problèmes liés à la surcharge de données (data overload) en permettant au modèle de se concentrer sur les données les plus récentes et les plus pertinentes.
Cependant, l’apprentissage incrémental peut également présenter des défis, tels que la gestion de l’oubli (forgetting) des connaissances précédentes et le maintien d’un équilibre entre l’apprentissage des nouvelles données et la consolidation des connaissances existantes. Des techniques telles que la régularisation et la sélection de caractéristiques peuvent aider à minimiser l’oubli, tandis que des stratégies telles que l’apprentissage par coeur (rehearsal) peuvent être utilisées pour renforcer les connaissances existantes.
