Fondations

Introduction à l’informatique et à la programmation

L’informatique est la science de la manipulation de l’information. Elle est au cœur de tout ce que nous faisons dans le monde numérique. La programmation, une branche essentielle de l’informatique, est l’art de donner des instructions à une machine, généralement sous forme de code, pour qu’elle exécute des tâches spécifiques.

Dans le contexte du machine learning, la programmation est utilisée pour créer des modèles qui peuvent apprendre à partir de données. Les langages de programmation couramment utilisés dans le machine learning incluent Python, R, Java et C++, chacun ayant ses propres avantages.

Bases des mathématiques pour le machine learning: statistiques, algèbre linéaire et calcul

Les statistiques, l’algèbre linéaire et le calcul sont trois branches des mathématiques qui sont fondamentales pour comprendre le machine learning.

• Les statistiques fournissent les outils pour comprendre les données, explorer les relations entre les variables, effectuer des tests d’hypothèses et créer des modèles de données.
• L’algèbre linéaire, qui étudie les vecteurs et les matrices, est cruciale pour comprendre et travailler avec des données à grande échelle et des dimensions multiples, une situation courante en machine learning.
• Le calcul, qui concerne les taux de changement et les accumulations, est fondamental pour optimiser les modèles de machine learning et pour comprendre comment ils apprennent et s’améliorent.

Aperçu de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning

L’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique qui cherche à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Ces tâches peuvent comprendre l’apprentissage, la prise de décision, la résolution de problèmes, la reconnaissance de la parole et la vision par ordinateur.

Le machine learning, une sous-discipline de l’IA, se concentre sur le développement d’algorithmes et de modèles qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmés.

Importance et applications du machine learning

L’importance du machine learning réside dans sa capacité à gérer et à apprendre de grandes quantités de données, ce qui le rend indispensable dans notre monde numérique d’aujourd’hui. Il peut aider à résoudre des problèmes complexes, à prévoir des tendances et des comportements, et à créer des systèmes plus intelligents et plus adaptatifs.

Les applications du machine learning sont variées et touchent presque tous les domaines de la société. Par exemple, dans la santé, le machine learning est utilisé pour la détection précoce des maladies et la personnalisation des traitements. Dans la finance, il est utilisé pour la détection de la fraude et l’analyse des risques.

Dans le commerce, il est utilisé pour la recommandation de produits et la personnalisation des services. Et dans le transport, il est à la base des voitures autonomes. Ces exemples ne sont que la pointe de l’iceberg de ce que le machine learning peut accomplir.

Commencer avec le Machine Learning

Introduction aux algorithmes de machine learning

Les algorithmes de machine learning sont une série de procédures ou de règles à suivre pour résoudre un problème ou réaliser une tâche. Ils agissent comme les moteurs qui alimentent les modèles de machine learning.

Chaque algorithme a des caractéristiques et des performances spécifiques, et ils sont souvent adaptés à des types de tâches spécifiques. Par exemple, certains algorithmes sont plus efficaces pour les tâches de classification, tandis que d’autres sont mieux adaptés aux tâches de régression.

Les algorithmes de machine learning comprennent la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le clustering k-means, le réseau de neurones, le SVM (Machine à Vecteurs de Support), etc.

Types de machine learning: Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement

Il existe trois principaux types de machine learning : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

• L’apprentissage supervisé : Il s’agit de modèles qui apprennent à partir de données étiquetées. On donne à l’algorithme un ensemble de données d’entrée et les résultats correspondants (étiquettes), et l’algorithme travaille pour trouver des patterns et créer un modèle qui peut faire des prédictions correctes sur de nouvelles données.
• L’apprentissage non supervisé : Ce type d’apprentissage utilise des données non étiquetées. L’algorithme essaie de trouver des patterns et des structures dans les données sans avoir de résultats pré-établis à prédire. C’est utile pour des tâches comme la détection d’anomalies ou le clustering.
• L’apprentissage par renforcement : Dans ce type d’apprentissage, un agent apprend à réaliser une tâche en interagissant avec son environnement et en recevant des récompenses ou des punitions (feedbacks). Le but est d’apprendre une série d’actions qui maximisent la récompense à long terme.

Bases de la préparation des données: collecte, nettoyage, et préparation des données

La préparation des données est une étape cruciale en machine learning. Cela implique de collecter les données pertinentes pour votre problème, de les nettoyer et de les transformer en un format approprié pour l’entraînement de vos modèles.

• Collecte des données : Cela peut impliquer de rassembler des données à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des API, des fichiers CSV, des pages web, des capteurs, etc.
• Nettoyage des données : Les données sont rarement parfaites. Elles peuvent contenir des erreurs, des valeurs manquantes, des outliers ou des données inutiles. Le nettoyage des données implique d’identifier et de corriger ces problèmes pour améliorer la qualité des données.
• Préparation des données : Cela comprend des tâches telles que la transformation des données en un format approprié pour l’entraînement du modèle, le découpage des données en ensembles d’entraînement, de validation et de test, et la mise à l’échelle ou la normalisation des caractéristiques.

La préparation des données peut souvent prendre beaucoup de temps, mais c’est une étape importante qui peut avoir un impact significatif sur la performance de vos modèles de machine learning.

Montrer des exemples

Introduction aux algorithmes de machine learning

Prenons l’exemple de l’algorithme de régression linéaire, qui est un algorithme de machine learning supervisé. Il est utilisé pour prédire une variable continue basée sur une ou plusieurs variables indépendantes. Par exemple, prédire le prix d’une maison en fonction de sa taille et de son emplacement.

Types de machine learning: Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement

• Apprentissage supervisé: Supposons que vous ayez un panier de fruits avec des pommes et des oranges et que vous vouliez créer un modèle qui peut identifier les fruits en fonction de leurs caractéristiques telles que le poids et la couleur. Vous entraînez votre modèle sur un ensemble de données où le poids et la couleur de chaque fruit sont étiquetés comme une « pomme » ou une « orange ». C’est un exemple d’apprentissage supervisé.
• Apprentissage non supervisé: Supposons que vous ayez un grand groupe de personnes et que vous vouliez les regrouper en fonction de caractéristiques similaires, mais que vous n’ayez pas d’étiquettes pour ces caractéristiques. Vous pourriez utiliser un algorithme d’apprentissage non supervisé comme le clustering k-means pour identifier les groupes naturels dans vos données.
• Apprentissage par renforcement: Considérez un robot qui apprend à naviguer dans un labyrinthe. Le robot n’a pas d’instructions directes sur comment sortir du labyrinthe. Il apprend par essais et erreurs. Chaque action correcte (par exemple, se rapprocher de la sortie) reçoit une récompense positive et chaque action incorrecte (par exemple, heurter un mur) reçoit une récompense négative.

Bases de la préparation des données: collecte, nettoyage, et préparation des données

• Collecte des données: Supposons que vous voulez prédire le box-office d’un film avant sa sortie. Vous pourriez collecter des données à partir de sources variées comme l’IMDb (pour les détails du film et les cotes), Twitter (pour obtenir les sentiments du public), et les sites de nouvelles (pour les critiques de films).
• Nettoyage des données: Dans votre ensemble de données collectées, vous pourriez trouver des valeurs manquantes (par exemple, un film sans notes) ou des valeurs aberrantes (par exemple, un film avec un budget étrangement élevé). Vous devrez prendre des décisions sur la façon de gérer ces problèmes, par exemple en supprimant les films sans notes ou en limitant le budget maximal à une certaine valeur.
• Préparation des données: Ensuite, vous devrez peut-être convertir les données textuelles en numérique pour les utiliser dans votre modèle, comme convertir les critiques de films en scores de sentiment. Vous devrez également diviser vos données en un ensemble d’entraînement pour entraîner votre modèle et un ensemble de test pour évaluer sa performance.

Code exemple 1

Voici un exemple de code Python simple en utilisant la bibliothèque scikit-learn pour illustrer un modèle d’apprentissage supervisé (Régression Linéaire).

Dans cet exemple, nous allons créer un modèle pour prédire le prix d’une maison en fonction de sa taille (en pieds carrés). Notez que dans une situation réelle, vous auriez probablement plusieurs caractéristiques (par exemple, nombre de chambres, localisation, année de construction, etc.), mais pour garder les choses simples, nous nous en tiendrons à une seule caractéristique.

# Importation des bibliothèques nécessaires
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

# Les données (taille de la maison en pieds carrés)
taille_maison = np.array([750, 800, 850, 900, 950, 1000, 1050, 1100, 1150, 1200, 1250, 1300, 1350, 1400])
prix = np.array([150000, 152000, 154000, 156000, 158000, 160000, 162000, 164000, 166000, 168000, 170000, 172000, 174000, 176000])

# Mise en forme des données
taille_maison = taille_maison.reshape(-1,1)
prix = prix.reshape(-1,1)

# Séparation des données en ensemble d'entraînement et de test
taille_train, taille_test, prix_train, prix_test = train_test_split(taille_maison, prix, test_size=0.2, random_state=0)

# Création du modèle de régression linéaire
model = LinearRegression()

# Entraînement du modèle avec les données d'entraînement
model.fit(taille_train, prix_train)

# Prédiction des prix sur l'ensemble de test
prix_pred = model.predict(taille_test)

# Évaluation du modèle en calculant l'erreur quadratique moyenne
print('Erreur quadratique moyenne:', metrics.mean_squared_error(prix_test, prix_pred))

Ce code crée un modèle de régression linéaire en utilisant les données d’entraînement, puis il utilise le modèle pour prédire les prix des maisons dans l’ensemble de test. Enfin, il évalue la précision du modèle en calculant l’erreur quadratique moyenne entre les prix réels et les prix prédits.

Code exemple 2

Prenons un exemple pour l’apprentissage non supervisé en utilisant l’algorithme de regroupement K-means. Dans cet exemple, nous allons utiliser l’ensemble de données Iris fourni par scikit-learn pour regrouper les iris en groupes similaires.

# Importation des bibliothèques nécessaires
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt

# Chargement des données
iris = load_iris()
X = iris.data

# Application de l'algorithme K-means
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)  # Nous choisissons 3 clusters car il y a 3 espèces d'iris dans l'ensemble de données
kmeans.fit(X)

# Visualisation des résultats
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')

# Affichage des centres de clusters
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='red')

plt.show()

Dans ce code, nous importons d’abord les bibliothèques nécessaires. Ensuite, nous chargeons l’ensemble de données Iris. Nous appliquons ensuite l’algorithme K-means à ces données pour trouver les 3 clusters. Enfin, nous visualisons les résultats en traçant les données et en colorant chaque point en fonction du cluster auquel il appartient. Les centres des clusters sont affichés en rouge.

Notez que le K-means est un algorithme non supervisé, donc nous n’avons pas utilisé les étiquettes des espèces dans le processus de formation. L’objectif de cet exemple est de démontrer comment K-means peut découvrir des groupes similaires dans les données sans aucune information préalable.

Code exemple 3

passons à un exemple de base de l’apprentissage par renforcement. Pour cela, nous utiliserons l’environnement Gym de OpenAI pour créer un agent qui apprend à jouer à un jeu simple appelé CartPole. Dans ce jeu, l’objectif est de maintenir un bâton en équilibre sur un chariot en mouvement.

Nous utiliserons l’algorithme Q-Learning, qui est une méthode d’apprentissage par renforcement. Veuillez noter que ce code nécessite l’installation de la bibliothèque Gym.

import gym
import numpy as np

# Création de l'environnement CartPole
env = gym.make('CartPole-v0')

# Paramètres
episodes = 5000 # nombre total d'épisodes
steps = 200     # nombre maximum d'étapes par épisode
learning_rate = 0.8   # taux d'apprentissage
discount_factor = 0.95 # facteur de remise

# Initialisation de la table Q
state_size = [20, 20, 20, 20]
state_range = [4.8, 4.0, 0.42, 3.0]  # plage des valeurs possibles pour chaque élément de l'état
Q = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(state_size+[env.action_space.n]))

# Fonction pour convertir l'état continu en discret
def discretize(state):
    discretized = []
    for i in range(len(state)):
        scaling = ((state[i] + abs(state_range[i])) / (2*abs(state_range[i])))
        new_obs = int(round((state_size[i]-1) * scaling))
        new_obs = min(state_size[i]-1, max(0, new_obs))
        discretized.append(new_obs)
    return tuple(discretized)

for episode in range(episodes):
    state = discretize(env.reset())
    done = False
    for step in range(steps):
        # Choisir une action
        action = np.argmax(Q[state])

        # Effectuer l'action
        next_state, reward, done, info = env.step(action)

        # Mise à jour de Q
        next_state = discretize(next_state)
        Q[state][action] = (1-learning_rate)*Q[state][action] + learning_rate*(reward + discount_factor*np.max(Q[next_state]))
        state = next_state

        if done:
            break

Dans ce code, l’agent apprend à jouer au jeu CartPole en utilisant la méthode Q-Learning. L’état de l’environnement est représenté par un tableau à quatre dimensions, qui est ensuite discrétisé pour faciliter le stockage dans la table Q.

L’agent choisit une action à chaque étape en fonction de la table Q, effectue l’action dans l’environnement, puis met à jour la table Q en fonction de la récompense reçue et de l’état suivant.

Notez que ce code n’inclut pas la visualisation de l’agent jouant au jeu. Pour voir l’agent en action, vous pouvez ajouter env.render() dans la boucle de l’épisode, mais sachez que cela ralentira le processus d’apprentissage.

Apprentissage Supervisé

Concept de l’apprentissage supervisé

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé?

L’apprentissage supervisé est une catégorie d’algorithmes de machine learning qui fonctionne sur la base de données d’apprentissage étiquetées. Ces données d’apprentissage comprennent à la fois les entrées et les sorties correctes associées. L’objectif de l’apprentissage supervisé est d’apprendre une fonction de mappage des entrées aux sorties. Une fois cette fonction apprise, elle peut être utilisée pour prédire la sortie pour de nouvelles entrées.

Comment fonctionne l’apprentissage supervisé?

L’apprentissage supervisé fonctionne en entraînant un modèle sur un ensemble de données d’apprentissage. Chaque échantillon de données dans cet ensemble comprend des entrées et la sortie correspondante, qui est également appelée étiquette. Le modèle utilise ces données pour apprendre à associer les entrées aux sorties correctes.

Après l’entraînement, le modèle peut être utilisé pour prédire l’étiquette pour de nouvelles entrées. Il fait cela en appliquant la fonction de mappage qu’il a apprise à partir des données d’entraînement. Le succès de l’apprentissage supervisé dépend de la qualité des données d’entraînement et de la pertinence de la fonction de mappage à de nouvelles données.

Différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé

La principale différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé réside dans la nature des données d’entraînement.

Dans l’apprentissage supervisé, les données d’entraînement comprennent à la fois les entrées et les sorties correspondantes (ou étiquettes). L’objectif est de former un modèle pour prédire la sortie correcte pour une nouvelle entrée.

En revanche, dans l’apprentissage non supervisé, les données d’entraînement n’incluent que les entrées et il n’y a pas de sortie ou d’étiquette associée. L’objectif est de trouver des structures ou des motifs dans les entrées.
Les algorithmes d’apprentissage non supervisés sont souvent utilisés pour le clustering, qui est le processus de regroupement d’entrées similaires, et pour la réduction de dimensionnalité, qui est le processus de simplification des entrées sans perdre trop d’information.

Importance de la sélection des caractéristiques et de l’ingénierie des caractéristiques dans l’apprentissage supervisé

La sélection des caractéristiques et l’ingénierie des caractéristiques sont des étapes critiques dans l’apprentissage supervisé.

La sélection des caractéristiques implique de choisir les entrées (ou caractéristiques) à utiliser pour l’entraînement du modèle. Les caractéristiques qui sont choisies devraient être pertinentes pour la tâche de prédiction, et il est souvent préférable d’avoir un petit nombre de caractéristiques pertinentes plutôt qu’un grand nombre de caractéristiques qui incluent beaucoup de bruit.

L’ingénierie des caractéristiques est le processus de création de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes.

Cela peut impliquer de combiner plusieurs caractéristiques, de diviser une caractéristique en plusieurs ou de transformer une caractéristique, par exemple en prenant son logarithme. Une bonne ingénierie des caractéristiques peut rendre un modèle plus performant et plus facile à comprendre.

Algorithmes courants d’apprentissage supervisé

Dans l’apprentissage supervisé, plusieurs algorithmes sont couramment utilisés, en fonction de la nature du problème (classification ou régression) et des particularités des données. Voici quelques-uns des plus courants :

1. Régression Linéaire : La régression linéaire est un algorithme de base utilisé pour prédire une variable continue. Elle établit une relation linéaire entre la variable dépendante (variable de sortie) et une ou plusieurs variables indépendantes (variables d’entrée).
2. Régression Logistique : La régression logistique est un algorithme de classification utilisé lorsque la variable de sortie est une variable catégorielle. Elle est généralement utilisée pour prédire la probabilité d’un événement en ajustant les données à une fonction logistique.
3. Machines à Vecteurs de Support (SVM) : Les SVM sont un ensemble d’algorithmes de classification supervisés utilisés pour la classification et la régression. Dans un SVM, chaque point de données est représenté comme un point dans un espace n-dimensionnel (où n est le nombre de caractéristiques) et la classification est effectuée en trouvant l’hyperplan qui différencie les deux classes très bien.
4. Arbres de décision : Les arbres de décision sont des algorithmes d’apprentissage supervisé utilisés pour la classification et la régression. Ils apprennent à partir de données en construisant un arbre de décision et utilisent des règles de décision déduites des caractéristiques des données pour effectuer des prédictions.
5. Forêts aléatoires : Les forêts aléatoires sont un ensemble d’arbres de décision, généralement entraînés avec la méthode de l’agrégation de Bootstrap, ou le bagging. L’idée de base derrière les forêts aléatoires est de combiner de nombreux arbres de décision en une seule modèle qui est moins sujet à l’overfitting et qui donne de meilleures performances.
6. Réseaux de neurones : Les réseaux neuronaux sont un ensemble de techniques d’apprentissage supervisé qui sont basées sur des modèles de neurones biologiques. Ils peuvent être utilisés pour de nombreux problèmes de classification et de régression. Les réseaux de neurones sont à la base de l’apprentissage profond, qui est actuellement une des branches les plus actives du machine learning.

Ces algorithmes sont parmi les plus populaires et les plus utilisés en apprentissage supervisé, mais il en existe de nombreux autres. Le choix de l’algorithme dépend des données disponibles, du problème à résoudre et des ressources disponibles pour l’apprentissage et la prédiction.

Études de cas d’apprentissage supervisé

1. Prédiction du prix de l’immobilier avec la régression linéaire :Vous pourriez utiliser un ensemble de données sur le logement avec des caractéristiques telles que la taille de la maison, l’emplacement, le nombre de chambres, etc. Vous entraîneriez un modèle de régression linéaire sur ces caractéristiques pour prédire le prix de vente d’une maison.
2. Détection du spam avec la régression logistique :Dans ce cas, vous pourriez utiliser un ensemble de données de courriels étiquetés comme spam ou non spam. Les caractéristiques pourraient être basées sur la fréquence des mots ou des phrases, la présence de pièces jointes, l’heure de l’envoi, etc. Vous entraîneriez un modèle de régression logistique pour prédire si un nouvel email est du spam ou non.
3. Classification des images avec les machines à vecteurs de support (SVM) :Pour ce cas, vous auriez besoin d’un ensemble de données d’images étiquetées. Les SVM sont particulièrement bons pour les problèmes de classification à grande dimension, donc ce serait un bon choix pour la classification d’images. Les caractéristiques pourraient être basées sur les couleurs, les textures, les formes, etc., présentes dans les images.
4. Prédiction de la probabilité de défaut de paiement avec les arbres de décision :Vous pourriez utiliser un ensemble de données sur les prêts avec des caractéristiques telles que le montant du prêt, le revenu de l’emprunteur, l’historique de crédit, etc. Vous entraîneriez un arbre de décision pour prédire si un emprunteur est susceptible de faire défaut sur son prêt.
5. Prédiction de la qualité du vin avec les forêts aléatoires :Dans ce cas, vous pourriez utiliser un ensemble de données sur les vins avec des caractéristiques telles que l’alcool, l’acidité, le sucre résiduel, etc. Les forêts aléatoires sont un excellent choix pour ce type de problème car elles peuvent gérer un grand nombre de caractéristiques et ne sont pas sensibles à l’overfitting. Vous entraîneriez une forêt aléatoire pour prédire la qualité d’un vin.

Pour chaque scénario, l’approche générale serait de nettoyer et de préparer les données, de sélectionner les caractéristiques appropriées, d’entraîner le modèle, de le tester sur un ensemble de test, et d’optimiser les paramètres du modèle pour obtenir les meilleures performances.

Les exemples des études de cas

1 Prédiction du prix de l’immobilier avec la régression linéaire

voici un exemple de code en Python utilisant la bibliothèque scikit-learn pour faire une prédiction de prix de l’immobilier en utilisant une régression linéaire. Pour cet exemple, nous utiliserons l’ensemble de données Boston Housing, qui est inclus dans scikit-learn.

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Charger les données
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# Diviser les données en ensemble d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Créer et entraîner le modèle
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Faire des prédictions sur l'ensemble de test
y_pred = model.predict(X_test)

# Calculer l'erreur quadratique moyenne
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Erreur quadratique moyenne: ', mse)

2 Détection du spam avec la régression logistique

La détection du spam est une tâche classique de classification de textes. Voici un exemple simplifié de la façon dont vous pourriez approcher cette tâche en utilisant la régression logistique en Python. Pour cet exemple, nous allons supposer que vous avez un DataFrame pandas avec deux colonnes : ‘Email’ contenant le texte des emails et ‘Spam’ indiquant si l’email est un spam (1) ou non (0).

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Supposons que df est votre DataFrame et qu'il a deux colonnes : 'Email' et 'Spam'
# df = ...

# Préparer les données
X = df['Email']
y = df['Spam']

# Diviser les données en ensemble d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Convertir les textes en vecteurs de comptage de mots
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

# Créer et entraîner le modèle
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_vec, y_train)

# Faire des prédictions sur l'ensemble de test
y_pred = model.predict(X_test_vec)

# Calculer la précision
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Précision: ', accuracy)

Cet exemple utilise CountVectorizer pour convertir les textes en vecteurs de comptage de mots, qui peuvent ensuite être utilisés comme entrée pour la régression logistique. La précision du modèle est ensuite calculée sur l’ensemble de test.

C’est une version très simplifiée de la détection du spam. Dans un véritable projet, vous pourriez vouloir utiliser d’autres caractéristiques en plus du comptage des mots (par exemple, la présence de certaines phrases ou la fréquence de certains caractères), et vous pourriez vouloir utiliser un modèle plus complexe.

Vous devriez également effectuer une validation croisée pour ajuster les hyperparamètres du modèle, et vous pourriez vouloir tester d’autres modèles pour comparer leurs performances.

De plus, la préparation des données textuelles peut souvent nécessiter des étapes supplémentaires, comme le nettoyage du texte (par exemple, en supprimant les balises HTML ou en normalisant les mots), la suppression des mots vides (mots qui n’apportent pas beaucoup d’information, comme « le », « et », « à »), et éventuellement l’utilisation de techniques plus avancées comme le TF-IDF ou l’encodage de mots (word embedding).

3 Classification des images avec les machines à vecteurs de support (SVM)

La classification d’images est une tâche courante dans le domaine de l’apprentissage automatique. Pour cet exemple, nous allons utiliser l’ensemble de données des chiffres écrits à la main (MNIST) et la bibliothèque scikit-learn en Python. Nous utiliserons également une approche simplifiée qui utilise des images en niveaux de gris et des caractéristiques de pixels bruts.

Veuillez noter que pour les tâches de classification d’images plus complexes, des techniques plus avancées seraient nécessaires, comme l’extraction de caractéristiques plus sophistiquées ou l’utilisation de réseaux de neurones convolutifs.

from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Charger les données MNIST
digits = datasets.load_digits()

# Préparer les données
X = digits.images.reshape((len(digits.images), -1)) # Flatten the images
y = digits.target

# Diviser les données en ensemble d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Créer et entraîner le modèle
model = svm.SVC(gamma=0.001)
model.fit(X_train, y_train)

# Faire des prédictions sur l'ensemble de test
y_pred = model.predict(X_test)

# Calculer la précision
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Précision: ', accuracy)

Cet exemple utilise un classificateur SVM pour classer les chiffres écrits à la main. La précision du modèle est ensuite calculée sur l’ensemble de test.

Comme mentionné précédemment, pour un projet de classification d’images réel, vous voudriez probablement utiliser des caractéristiques plus avancées et potentiellement un modèle plus complexe.

Vous devriez également effectuer une validation croisée pour ajuster les hyperparamètres du modèle, et vous pourriez vouloir tester d’autres modèles pour comparer leurs performances. En outre, la préparation des données d’image pourrait nécessiter des étapes supplémentaires, comme la normalisation des intensités de pixel ou l’augmentation des données.

4 Prédiction de la probabilité de défaut de paiement avec les arbres de décision :

Dans cet exemple, supposons que nous ayons un ensemble de données contenant des informations historiques sur les emprunteurs et si ces emprunteurs ont fait défaut sur leurs prêts ou non. Nous allons utiliser un arbre de décision pour prédire si un nouvel emprunteur fera défaut sur son prêt. Voici un exemple de code Python en utilisant scikit-learn :

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Supposons que df est votre DataFrame et qu'il a une colonne 'Defaut' qui indique si l'emprunteur a fait défaut (1) ou non (0), 
# et le reste des colonnes sont des caractéristiques de l'emprunteur
# df = ...

# Préparer les données
X = df.drop('Defaut', axis=1)
y = df['Defaut']

# Diviser les données en ensemble d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Créer et entraîner le modèle
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Faire des prédictions sur l'ensemble de test
y_pred = model.predict(X_test)

# Calculer la précision
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Précision: ', accuracy)

Ceci est un exemple très basique. Dans une situation réelle, vous voudrez peut-être faire une analyse exploratoire des données, traiter les valeurs manquantes, encoder les variables catégorielles, normaliser les variables numériques, créer de nouvelles caractéristiques, etc.

Vous voudrez aussi peut-être utiliser des techniques plus sophistiquées pour valider et ajuster votre modèle, comme la validation croisée, l’ajustement des hyperparamètres, ou l’essai de différents types de modèles.

5 Prédiction de la qualité du vin avec les forêts aléatoires :

Pour cet exemple, nous utiliserons le célèbre ensemble de données « Wine Quality » disponible sur le dépôt de données UCI. Nous utiliserons un classificateur de forêt aléatoire pour prédire la qualité du vin basée sur différentes caractéristiques physico-chimiques.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# Chargez les données
# Supposons que vous ayez téléchargé l'ensemble de données et l'ayez enregistré sous le nom 'winequality-red.csv'
df = pd.read_csv('winequality-red.csv', sep=';')

# Préparer les données
X = df.drop('quality', axis=1)
y = df['quality']

# Diviser les données en ensemble d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Créer et entraîner le modèle
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# Faire des prédictions sur l'ensemble de test
y_pred = model.predict(X_test)

# Calculer la précision
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Précision: ', accuracy)

Dans cet exemple, nous avons utilisé une forêt aléatoire avec 100 arbres. Le nombre d’arbres (n_estimators) est un hyperparamètre que vous pourriez vouloir ajuster.

D’autres aspects importants du processus de modélisation, tels que le prétraitement des données, la validation croisée, l’ajustement des hyperparamètres, l’évaluation du modèle, etc., ont été omis pour la simplicité.

Veuillez noter que la qualité du vin est en fait une mesure ordonnée (elle a un ordre naturel), et donc une approche de régression pourrait être plus appropriée dans ce cas. Cependant, pour la simplicité de cet exemple, nous avons traité cela comme un problème de classification.

Apprentissage Non Supervisé

Concept de l’apprentissage non supervisé

Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?

L’apprentissage non supervisé est une méthode d’apprentissage automatique qui exploite des modèles issus de données d’entrée non étiquetées. Autrement dit, ces algorithmes sont conçus pour apprendre par eux-mêmes en découvrant et en identifiant des structures, des schémas ou des relations cachés dans les données d’entrée, sans avoir à dépendre d’un jeu de données étiqueté pour un entraînement guidé.

Cette forme d’apprentissage est souvent utilisée lorsque nous disposons de beaucoup de données, mais que nous ne savons pas exactement ce que nous cherchons.

Par exemple, elle peut être utilisée pour découvrir des groupes de clients similaires dans des données de vente au détail, pour identifier des anomalies dans les données de trafic réseau, ou pour réduire la dimensionnalité des données de haute dimension.

Les algorithmes d’apprentissage non supervisé sont généralement regroupés en deux catégories : le clustering et la réduction de la dimensionnalité. Le clustering regroupe les données en différents groupes ou « clusters », sur la base de la similarité des caractéristiques.
La réduction de la dimensionnalité, quant à elle, tente de simplifier les données à haute dimension en les projetant dans un espace de dimensions inférieur, tout en conservant autant d’informations que possible.

Il est important de noter que, bien que l’apprentissage non supervisé puisse révéler des structures et des schémas intéressants dans les données, l’interprétation de ces schémas et l’attribution de sens à ces structures relèvent de l’expertise humaine.

Comment fonctionne l’apprentissage non supervisé ?

L’apprentissage non supervisé fonctionne en détectant les modèles, les groupes ou les structures cachés dans les données d’entrée sans utiliser de réponses ou de cibles spécifiques pour guider le processus d’apprentissage. Voici un aperçu du processus :

1. Collecte des données : Comme avec tout type d’apprentissage machine, tout commence par la collecte des données. Ces données peuvent provenir de diverses sources et peuvent être de différents types, comme des données numériques, des images, des données audio, etc.
2. Prétraitement des données : Les données sont ensuite préparées pour l’apprentissage. Cette étape peut comprendre le nettoyage des données (traitement des valeurs manquantes, élimination des anomalies, etc.), la transformation des données (normalisation, conversion des variables catégorielles en variables numériques, etc.) et la sélection ou l’ingénierie des caractéristiques.
3. Application d’un algorithme d’apprentissage non supervisé : Ensuite, un algorithme d’apprentissage non supervisé est appliqué aux données. L’algorithme utilisé dépend de l’objectif de l’analyse. Par exemple, si vous voulez découvrir des groupes dans vos données, vous pouvez utiliser un algorithme de clustering comme K-means. Si vous voulez réduire la dimensionnalité de vos données, vous pouvez utiliser une technique comme l’Analyse en Composantes Principales (ACP).
4. Interprétation des résultats : Enfin, les résultats de l’algorithme sont interprétés. Cette étape peut être assez subjective et dépend de l’expertise et des connaissances du domaine de l’analyste. Par exemple, si vous avez utilisé un algorithme de clustering, vous devrez interpréter les clusters – quels points de données sont regroupés ensemble et pourquoi.

L’apprentissage non supervisé est un processus itératif. En fonction de vos résultats, vous pouvez revenir en arrière et ajuster votre prétraitement des données, changer d’algorithme, ou même collecter plus ou différentes données. Vous pouvez aussi ajuster les paramètres de votre algorithme pour voir comment ils affectent les résultats.

En fin de compte, l’objectif de l’apprentissage non supervisé est d’extraire des informations utiles à partir de données non structurées, d’identifier les structures cachées, et de faire des découvertes qui pourraient ne pas être possibles avec les méthodes d’apprentissage supervisé.

Différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé.

L’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé sont deux branches principales de l’apprentissage automatique, mais elles fonctionnent de manière très différente. Voici quelques-unes des principales différences :

Données d’entraînement :

• Apprentissage supervisé : Les algorithmes d’apprentissage supervisé sont entraînés sur un ensemble de données étiqueté, c’est-à-dire des données où la variable de sortie (ou « cible ») est déjà connue. Par exemple, si nous voulions entraîner un algorithme pour reconnaître les images de chiens, nous lui fournirions un ensemble d’images de chiens étiquetées comme telles.
• Apprentissage non supervisé : Les algorithmes d’apprentissage non supervisé, en revanche, n’ont pas besoin de données étiquetées. Ils cherchent à trouver des structures ou des modèles cachés dans les données sans se baser sur des cibles prédéfinies.

Objectif :

• Apprentissage supervisé : L’objectif est de faire des prédictions précises sur de nouvelles données en utilisant les informations apprises lors de l’entraînement. Les algorithmes sont évalués sur leur capacité à faire des prédictions précises.
• Apprentissage non supervisé : L’objectif est de découvrir des structures cachées dans les données. Il s’agit moins de faire des prédictions précises que de comprendre les données de manière plus approfondie. Les algorithmes sont évalués sur leur capacité à découvrir des modèles intéressants dans les données.

Exemples d’utilisations :

• Apprentissage supervisé : Les applications courantes comprennent la prédiction du prix des maisons, la détection du spam, la reconnaissance de l’écriture manuscrite, etc.
• Apprentissage non supervisé : Les applications courantes comprennent le clustering (par exemple, regrouper les clients par comportement d’achat), la réduction de la dimensionnalité, la détection d’anomalies (par exemple, détecter les fraudes par carte de crédit), etc.

En résumé, l’apprentissage supervisé consiste à apprendre une fonction qui peut faire des prédictions à partir de données étiquetées, tandis que l’apprentissage non supervisé cherche à comprendre la structure des données sans recourir à des étiquettes préétablies.

Importance de la sélection des caractéristiques et de l’ingénierie

La sélection des caractéristiques et l’ingénierie des caractéristiques jouent un rôle crucial dans l’apprentissage non supervisé, tout comme dans l’apprentissage supervisé. Les voici expliquées plus en détail :

Sélection des caractéristiques : Cela implique le choix des caractéristiques (ou variables, attributs) les plus pertinentes pour être incluses dans le modèle. En d’autres termes, il s’agit de sélectionner un sous-ensemble d’attributs disponibles à partir de vos données qui sont les plus utiles pour votre algorithme d’apprentissage non supervisé.

Une bonne sélection des caractéristiques peut améliorer l’efficacité de l’apprentissage non supervisé de plusieurs façons. Par exemple, elle peut réduire le surapprentissage (overfitting), améliorer l’exactitude, réduire le temps d’entraînement et améliorer l’interprétabilité des résultats.

Ingénierie des caractéristiques : L’ingénierie des caractéristiques est l’art de transformer les données brutes en caractéristiques utiles qui aident les algorithmes à comprendre les données et à faire des prédictions plus précises.

Dans le contexte de l’apprentissage non supervisé, cela pourrait signifier créer de nouvelles caractéristiques qui capturent les interactions entre les données existantes, ou transformer les caractéristiques existantes pour les rendre plus utiles.

Par exemple, la normalisation (le fait de mettre à l’échelle des caractéristiques numériques pour qu’elles se situent dans une certaine plage) est une forme courante d’ingénierie des caractéristiques en apprentissage non supervisé, car de nombreux algorithmes d’apprentissage non supervisé (comme K-means) fonctionnent mieux avec des données normalisées.

Il est important de noter que la sélection et l’ingénierie des caractéristiques ne sont pas des processus ponctuels, mais plutôt des cycles itératifs qui peuvent nécessiter de multiples essais et erreurs pour optimiser les performances de l’apprentissage non supervisé.

Et bien que des outils automatisés pour la sélection et l’ingénierie des caractéristiques soient de plus en plus disponibles, une certaine connaissance du domaine peut toujours être utile pour guider ces processus.

Avantages et inconvénients de l’apprentissage non supervisé.

L’apprentissage non supervisé a plusieurs avantages et inconvénients, que je résume ci-dessous :

Avantages de l’apprentissage non supervisé :

1. Pas besoin de données étiquetées : Comme l’apprentissage non supervisé ne nécessite pas de données étiquetées pour l’entraînement, il peut être utilisé dans les situations où les étiquettes sont difficiles, coûteuses ou longues à obtenir.
2. Découverte de modèles inconnus : L’apprentissage non supervisé peut aider à découvrir des modèles inattendus ou inconnus dans les données, que les méthodes supervisées pourraient manquer.
3. Réduction de la dimensionnalité : L’apprentissage non supervisé est utile pour la réduction de la dimensionnalité – c’est-à-dire le processus de réduction du nombre de variables d’entrée en créant un nouveau sous-ensemble de variables.
4. Clustering : L’apprentissage non supervisé peut être utilisé pour identifier des groupes d’éléments similaires (clustering), ce qui peut être utile dans diverses applications, comme le regroupement de documents similaires ou le segmentation de marché dans le marketing.

Inconvénients de l’apprentissage non supervisé :

1. Manque de précision : Les algorithmes d’apprentissage non supervisé peuvent ne pas être aussi précis que leurs homologues supervisés, car ils ne disposent pas d’étiquettes pour guider le processus d’apprentissage.
2. Interprétation subjective : Les résultats de l’apprentissage non supervisé peuvent parfois être plus difficiles à interpréter que ceux de l’apprentissage supervisé. Par exemple, l’algorithme peut identifier des clusters dans les données, mais l’interprétation de ce que représentent ces clusters est souvent laissée à l’utilisateur.
3. Sensibilité au bruit et aux valeurs aberrantes : Certains algorithmes d’apprentissage non supervisé peuvent être sensibles au bruit (des points de données aléatoires qui ne représentent pas de vrais modèles) et aux valeurs aberrantes (des points de données qui diffèrent grandement du reste du jeu de données).
4. Choix du nombre de clusters : Pour les algorithmes de clustering comme le K-means, choisir le bon nombre de clusters peut être un défi, et il n’y a pas toujours de méthode claire pour déterminer le meilleur nombre.

Algorithmes courants:

Les algorithmes d’apprentissage non supervisé sont nombreux et variés. Trois des plus couramment utilisés sont le Clustering K-means, DBSCAN et l’Analyse en Composantes Principales (ACP). Voici un aperçu de chacun :

Clustering K-means :

C’est l’un des algorithmes de clustering les plus simples et les plus largement utilisés. Il sépare un ensemble de données en K clusters, où chaque donnée appartient au cluster dont le centre (ou « centroid ») est le plus proche. Le nombre de clusters, K, est généralement choisi par l’utilisateur. Les centroids sont calculés en moyennant tous les points de données dans le cluster. Le K-means est particulièrement bon pour identifier les clusters globulaires.

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) :

C’est un autre algorithme de clustering populaire, et contrairement au K-means, il n’exige pas que l’utilisateur spécifie le nombre de clusters à l’avance. Au lieu de cela, il fonctionne en identifiant les « zones denses » de points de données.

Si un certain nombre minimum de points se trouvent à une distance spécifiée les uns des autres, ils sont considérés comme faisant partie du même cluster. Cela signifie que DBSCAN peut découvrir des clusters de formes variées, contrairement au K-means qui est plus limité aux clusters globulaires.

Analyse en Composantes Principales (ACP) :

L’ACP est une technique de réduction de la dimensionnalité. Elle transforme un ensemble de données avec de nombreuses variables interdépendantes en un nouvel ensemble de variables indépendantes, appelées « composantes principales ». Ces nouvelles composantes sont une combinaison linéaire des variables d’origine.

Les premières composantes principales captent la majorité de la variabilité dans les données, ce qui signifie que vous pouvez souvent représenter vos données de manière plus succincte sans perdre trop d’informations. L’ACP est souvent utilisée pour visualiser des jeux de données de grande dimension.

Chacun de ces algorithmes a ses propres forces et faiblesses, et le choix de celui à utiliser dépend de votre problème spécifique et de vos données.