Machine Learning
Le Machine Learning (ou apprentissage automatique) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche. Ce chapitre présente les différentes approches du machine learning, les étapes de conception d’un modèle, ainsi que les bonnes pratiques pour l’évaluer et l’optimiser. C’est une base essentielle pour comprendre comment fonctionnent les systèmes intelligents dans des domaines variés comme la finance, la santé ou la recommandation.
Apprentissage supervisé
- Régression (linéaire, logistique, polynomiale) : La régression consiste à prédire une valeur continue. La régression linéaire est utilisée pour établir une relation entre des variables indépendantes et dépendantes, tandis que la régression logistique sert à prédire des probabilités pour des problèmes de classification binaire. La régression polynomiale permet de modéliser des relations non linéaires.
- Classification (SVM, KNN, arbres de décision) : La classification consiste à attribuer une étiquette à une entrée. Les modèles populaires incluent les SVM (machines à vecteurs de support) pour des classes séparables de manière linéaire, KNN (k plus proches voisins) pour des prédictions basées sur la proximité des points, et les arbres de décision qui divisent les données en fonction de questions conditionnelles.
- Évaluation des modèles supervisés : L’évaluation des modèles supervisés inclut des métriques telles que la précision, le rappel, la F1-score pour la classification, et l’erreur quadratique moyenne (RMSE) pour la régression. L’objectif est d’analyser la performance du modèle en fonction de la tâche spécifique qu’il doit accomplir.
Apprentissage non supervisé
- Clustering (K-means, DBSCAN, clustering hiérarchique) : Le clustering permet de regrouper des données similaires sans supervision. K-means est une méthode de partitionnement des données en k groupes. DBSCAN est un algorithme basé sur la densité, utile pour les données ayant une forme irrégulière. Le clustering hiérarchique crée une hiérarchie d’agrégations successives entre les points.
- Réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE, UMAP) : La réduction de dimensionnalité consiste à réduire le nombre de variables tout en conservant l’essentiel de l’information. PCA (Principal Component Analysis) est une méthode linéaire pour réduire les dimensions. t-SNE et UMAP sont des techniques non linéaires utiles pour la visualisation des données complexes en 2D ou 3D.
- Détection d’anomalies : La détection d’anomalies est utilisée pour identifier des points de données qui diffèrent considérablement du reste du jeu de données. Des méthodes comme Isolation Forest ou One-Class SVM sont souvent utilisées pour détecter ces anomalies, qui peuvent indiquer des comportements rares ou des erreurs dans les données.
Apprentissage semi-supervisé
- Approches : L’apprentissage semi-supervisé combine des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner un modèle. Il est utilisé lorsqu’il est coûteux ou difficile d’obtenir des données étiquetées en grande quantité. Les approches courantes incluent l’auto-apprentissage, les réseaux de neurones auto-encodeurs et les méthodes basées sur des graphes.
- Algorithmes : Parmi les algorithmes utilisés en apprentissage semi-supervisé, on trouve les méthodes de propagation de labels, les machines à vecteurs de support semi-supervisées (S3VM), et les réseaux de neurones convolutifs pour des tâches comme la classification d’image. Ces algorithmes peuvent exploiter à la fois les données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision du modèle.
- Applications pratiques : L’apprentissage semi-supervisé est couramment utilisé dans des domaines où il est difficile de labelliser toutes les données, comme la reconnaissance d’image, la classification de texte, la détection d’anomalies, et les systèmes de recommandation. Il permet d’obtenir de bons résultats avec une quantité limitée de données étiquetées.
- Défis et limites : L’apprentissage semi-supervisé fait face à plusieurs défis, tels que la gestion des données non étiquetées de manière efficace, le risque de propagation d’erreurs dans les données non étiquetées, et la difficulté à choisir le bon modèle. De plus, il nécessite une bonne combinaison des données étiquetées et non étiquetées pour obtenir des résultats optimaux.
Construction d’un pipeline ML
- Nettoyage, traitement et transformation des données : La première étape d’un pipeline de Machine Learning consiste à nettoyer et transformer les données brutes. Cela inclut la suppression des doublons, la gestion des valeurs manquantes, la conversion des variables, et la mise à l’échelle des données pour qu’elles soient adaptées aux modèles de ML.
- Feature engineering : Le feature engineering consiste à créer de nouvelles caractéristiques (features) à partir des données existantes, afin d’améliorer la performance des modèles de Machine Learning. Cela inclut la création de variables dérivées, la sélection des meilleures caractéristiques et l’encodage des variables catégorielles.
- Gestion des valeurs manquantes et outliers : La gestion des valeurs manquantes (par exemple, par imputation) et des outliers (par exemple, par suppression ou transformation) est essentielle pour éviter que ces valeurs n’affectent négativement la performance du modèle. Différentes méthodes existent en fonction du type de données et du modèle utilisé.
Validation et tuning des modèles
- Validation croisée (K-fold, stratifiée) : La validation croisée est une méthode utilisée pour évaluer la performance d’un modèle en le formant et en le testant sur plusieurs sous-ensembles des données. La méthode K-fold divise les données en K sous-ensembles, tandis que la validation stratifiée garantit que la répartition des classes est conservée à travers les différents plis.
- Recherche d’hyperparamètres (GridSearch, RandomSearch, Bayesian Optimization) : Le tuning des hyperparamètres est un processus essentiel pour optimiser les performances des modèles. GridSearch explore toutes les combinaisons possibles d’hyperparamètres, RandomSearch échantillonne aléatoirement ces combinaisons, tandis que l’optimisation bayésienne utilise un modèle probabiliste pour guider la recherche d’hyperparamètres optimaux.
Apprentissage par renforcement
- Principe de base et agents d’apprentissage : L’apprentissage par renforcement (RL) est un type d’apprentissage où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. L’agent reçoit des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions, et l’objectif est de maximiser la somme des récompenses cumulées sur le long terme.
- Algorithmes d’apprentissage par renforcement : Il existe plusieurs algorithmes pour l’apprentissage par renforcement, comme Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), et les méthodes basées sur les politiques, comme les méthodes d’acteurs-critique. Ces algorithmes sont utilisés pour aider les agents à optimiser leurs actions dans des environnements complexes.
- Exploration vs exploitation : L’exploration consiste à essayer de nouvelles actions pour découvrir potentiellement de meilleures stratégies, tandis que l’exploitation implique de se concentrer sur les actions qui ont montré une récompense élevée dans le passé. L’équilibre entre exploration et exploitation est crucial pour apprendre efficacement dans un environnement inconnu.
- Applications et défis : L’apprentissage par renforcement est utilisé dans divers domaines tels que les jeux vidéo, la robotique, la conduite autonome, et les systèmes de recommandation. Les défis incluent la gestion de l’exploration, l’efficacité de l’apprentissage dans des environnements complexes, et le besoin de grandes quantités de données pour entraîner des agents performants.
🔍 Objectif du chapitre : fournir une vision globale des approches du machine learning, avec un focus sur la pratique et la rigueur méthodologique nécessaires pour développer des modèles fiables et robustes.