Premières étapes pour apprendre le machine learning

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre automatiquement, à partir d’ensembles de données fournis, et de s’améliorer au fil du temps sans avoir besoin d’une programmation complète. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables de détecter des modèles dans les données et d’en tirer des leçons, ce qui leur permet de faire leurs propres prédictions en fonction de ce qu’ils ont vu auparavant. Tout cela se produit assez naturellement grâce au traitement par ordinateur d’énormes quantités d’informations et à l’observation de l’influence de celles-ci sur les prévisions futures. Les ordinateurs utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique depuis de nombreuses années maintenant – probablement même depuis que vous avez commencé à utiliser n’importe quel type de technologie moderne comme téléphone mobile. Cet article vous aidera à faire les premiers pas pour apprendre l’apprentissage automatique.

Dans la programmation traditionnelle, un développeur doit souvent écrire des instructions très détaillées et indiquer à l’ordinateur comment résoudre le problème en utilisant sa propre logique. Cependant, l’apprentissage automatique est différent car il permet aux machines de trouver des problèmes par elles-mêmes (sans aucune intervention humaine) et de les résoudre par elles-mêmes.

Étapes pour apprendre l’apprentissage automatique

  1. Apprendre les mathématiques.
  2. Sélectionnez un langage de programmation et découvrez sa bibliothèque.
  3. Apprenez les bibliothèques Python.
  4. En savoir plus sur la bibliothèque d’apprentissage automatique.
  5. Apprenez également les algorithmes d’apprentissage automatique.
  6. Entraine toi.

Étape 1 : Apprendre les mathématiques

C’est l’une des premières étapes pour apprendre l’apprentissage automatique. Si vous voulez comprendre l’apprentissage automatique (et l’IA), vous devez être prêt à consacrer du temps à comprendre chaque statistique car elle s’applique directement à côté de toutes les autres statistiques. Les statistiques sont très détaillées et peuvent être délicates, alors ne soyez pas surpris si vous n’avez pas déjà tout appris à ce sujet. Vous pouvez commencer à apprendre dès maintenant et vous assurer que les statistiques vous permettront d’effectuer une analyse meilleure et plus efficace de vos processus, ce qui pourrait vous permettre de développer éventuellement de meilleures solutions pour tous les types de problèmes.

Vous devrez apprendre les sujets mentionnés ci-dessous sur les mathématiques pour l’apprentissage automatique :

  • Statistiques et probabilités
  • Algèbre linéaire

Statistiques et probabilités

L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui utilise des techniques statistiques, des algorithmes et des modèles de l’intelligence artificielle pour développer des systèmes permettant d’améliorer la compréhension et de créer des modèles prédictifs dérivés du Big Data. Si vous souhaitez vous familiariser avec l’apprentissage automatique, les statistiques et les probabilités vous aideront à avoir une meilleure idée du fonctionnement des mathématiques derrière ce domaine et pourquoi il s’agit d’une compétence importante que tout statisticien moderne devrait envisager d’avoir comme partie de leur boîte à outils.

voici quelques-uns des sujets suivants en statistiques et probabilités pour l’apprentissage automatique

  • Distributions de probabilité
  • Probabilite conditionnelle
  • Échantillonnage et théorème central limite
  • Théorème bayésien.
  • les distributions normales et le théorème central limite.
  • Statistiques déductives
  • Régression
  • Statistiques descriptives
  • Tests d’hypothèses
  • variables aléatoires, probabilité conditionnelle, etc.

Algèbre linéaire

L’apprentissage automatique et la science des données dans leur ensemble doivent s’appuyer sur l’algèbre linéaire dans une certaine mesure. De nombreuses idées ne parviennent pas à créer un modèle mathématique précis. L’algèbre donne aux développeurs la possibilité de comprendre comment les algorithmes fonctionnent sous le capot et donc de faire de meilleurs choix. Avec l’apprentissage automatique, il faut connaître l’algèbre linéaire d’une manière ou d’une autre, car tout est basé sur des relations de données souvent exprimées avec des équations hautement sophistiquées impliquant des mathématiques.

Certains des sujets importants de l’algèbre linéaire que vous devriez apprendre pour l’apprentissage automatique

  • Vecteurs et matrice
  • Valeurs propres et vecteur propre
  • Matrice Transposée et Inverse
  • Déterminants
  • Produit scalaire
  • Factorisation matricielle
  • Analyse des composants principaux
  • Orthogonalité

Étape 2 : Langages de programmation pour l’apprentissage automatique

Pour commencer à apprendre l’apprentissage automatique, vous devez savoir qu’il existe différents langages de programmation pour l’apprentissage automatique. Mais le langage de programmation le plus approprié est Python en raison de sa simplicité et dispose d’une grande bibliothèque pour faire de l’apprentissage automatique. R a également son propre avantage, comme il est bien capable de traiter hautement du côté de l’utilisateur.

Python est le langage idéal pour le développement de l’IA. Cela facilite la résolution des problèmes d’apprentissage automatique, car il offre aux utilisateurs une syntaxe conviviale et une méthode de codage naturelle. Python propose également diverses bibliothèques et frameworks qui vous aident à analyser vos données brutes en peu de temps. De plus, ce langage prend en charge de manière unique la portabilité ainsi que les performances à grande vitesse, qui sont des caractéristiques essentielles de l’apprentissage automatique. Apprendre Python peut vous donner un avantage dans les premières étapes de l’apprentissage automatique.

Étape 3 : En savoir plus sur les bibliothèques Python

Bibliothèque Python et frameworks pour l’apprentissage automatique :

  • Numpy
  • Pandas

Numpy :

NumPy est une bibliothèque open source conçue pour être utilisée dans des opérations mathématiques. Il fournit de nombreux calculs rapides et manipulations de grands ensembles de données, ce qui le rend extrêmement utile pour les scientifiques, les chercheurs, les analystes de données et les ingénieurs qui travaillent sur des projets liés à l’avenir de la technologie. Certains logiciels largement utilisés comme TensorFlow utilisent NumPy car il offre des calculs rapides de tableaux et de matrices nécessaires aux réseaux de neurones profonds.

NumPy est un module d’extension Python fournissant des capacités de calcul de tableau pour le calcul scientifique. Il est flexible, efficace, propose de nombreuses fonctions performantes et, mieux encore, il est open-source, ce qui signifie qu’il est compatible avec une variété de bases de données et de systèmes d’exploitation (en particulier les systèmes basés sur Linux) ! NumPy est hautement optimisé pour la vitesse et la commodité, ce qui le rend particulièrement facile à utiliser.

Pandas :

Pandas est une bibliothèque Python populaire et compétente pour l’analyse de données. Il n’est pas directement lié à l’apprentissage automatique, cependant, il peut être utilisé pour aider à prédire les tendances à l’aide d’analyses. Il dispose d’une grande variété de fonctionnalités et de structures de données de haut niveau qui permettent aux utilisateurs de travailler facilement avec des données, de lire des informations à partir de fichiers CSV ou Excel – et de nombreuses autres opérations sont disponibles avec Pandas. Ce qui est impressionnant avec Pandas, c’est qu’il fournit de nombreuses méthodes intégrées pour regrouper, combiner et filtrer certaines colonnes de l’ensemble de données, ce qui le rend beaucoup plus rapide par rapport au codage de cette logique à partir de zéro également.

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Étape 4 : En savoir plus sur les bibliothèques d’apprentissage automatique en Python

Voici quelques-unes des bibliothèques d’apprentissage automatique

  • Scikit-apprendre
  • TensorFlow
  • Matplotlib
  • PyTorch

Scikit-apprendre

Scikit-learn est une bibliothèque d’apprentissage automatique qui peut être utilisée pour collecter des informations à partir de grands ensembles de données. Il offre une large gamme d’algorithmes d’apprentissage qui fournissent une interface cohérente en Python. Il peut également être utilisé pour l’analyse de données, la mise en plan, la sélection d’outils et les tâches de prétraitement. Alors que le package Scikit-learn standard comporte ses propres fonctions de prétraitement, un module supplémentaire appelé cross_validation a été développé spécifiquement pour aider à la validation du modèle à l’aide de mesures statistiques.

TensorFlow

Les ingénieurs de Google ont créé TensorFlow, un cadre d’apprentissage automatique qui permet un prototypage rapide de modèles neuronaux profonds. Son logiciel open source a été publié sous la licence Apache 2.0 le 8 novembre 2015 et il est maintenant largement adopté par les scientifiques des données du monde entier. Il est devenu populaire en raison de sa capacité à fonctionner sur plusieurs plates-formes tout en fournissant une API cohérente. TensorFlow est devenu une star dans le domaine des plates-formes d’apprentissage automatique, principalement parce qu’il peut évoluer du prototypage facile jusqu’aux systèmes de production à grande échelle. Le framework n’est pas seulement utilisé par les développeurs, mais également par les utilisateurs plus avancés qui souhaitent accéder à des fonctionnalités avancées telles qu’un contrôle précis de la précision et des caractéristiques de performance des opérations avec un degré élevé de parallélisme.

PyTorch

PyTorch est une bibliothèque python qui peut être utilisée pour prendre en charge la vision par ordinateur, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Cette bibliothèque est open-source et basée sur la bibliothèque torche précédente. L’avantage le plus important de cette bibliothèque est sa facilité d’apprentissage et d’utilisation. PyTorch nous permet de nous intégrer de manière transparente à la pile de science des données python, y compris NumPy. PyTorch atténue les différences entre NumPy et PyTorch en utilisant pleinement les idiomes python tels que le découpage de liste, la diffusion, etc. De plus, vous n’identifiez pratiquement aucune perte de performances entre Numpy et Pytorch. Un autre avantage est le support multi-GPU, le préprocesseur simplifié, etc.

Étape 5 : Apprendre les algorithmes d’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est une étape stratégique. Vous devez comprendre ce que vous voulez que l’algorithme d’apprentissage automatique fasse pour vous en termes de tâche et quel type d’avantages chaque type apporte à la table en termes d’avantages. Il existe trois types d’algorithmes d’apprentissage automatique supervisés, non supervisés et renforcés. L’apprentissage de différents algorithmes peut faciliter considérablement vos efforts lors des premières étapes d’apprentissage de l’apprentissage automatique.

Voici quelques-uns des algorithmes d’apprentissage automatique couramment utilisés

  1. Régression linéaire
  2. Régression logistique
  3. Arbre de décision
  4. SVM (machine à vecteur de support)
  5. Bayes naïf
  6. KNN (K voisins les plus proches)
  7. Pente
  8. K-Moyennes
  9. Forêt aléatoire
  10. Algorithmes de réduction de dimensionnalité
  11. Algorithmes de Gradient Boosting
  12. Matrice de confusion

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Étape 6 : Comment pratiquer le Machine Learning ?

L’apprentissage automatique nécessite beaucoup de temps juste pour préparer les données. Vous avez besoin de données intéressantes et uniques ou vous ne développerez jamais rien de nouveau, alors assurez-vous d’expérimenter avec des ensembles de données spécifiques afin de pouvoir vous entraîner à intégrer, nettoyer et préparer vos données.

Découvrez différents modèles et découvrez comment les appliquer à des ensembles de données réels. Vous gagnerez ainsi de l’expérience.

En plus de suivre les étapes décrites ci-dessus, il est également important de comprendre comment interpréter les résultats obtenus en utilisant différents modèles. Pas de pratique est la clé dans les premières étapes pour apprendre l’apprentissage automatique.

Il existe de nombreuses ressources en ligne disponibles qui peuvent être utilisées pour apprendre l’apprentissage automatique (gratuites et payantes !). Certains d’entre eux sont fournis ici:

  • Cours d’initiation à l’apprentissage automatique Google. ( LIBRE )
  • Cours d’apprentissage automatique de l’Université de Stanford (GRATUIT)

Derniers mots

L’apprentissage automatique est une technologie puissante qui sert à augmenter la quantité et la qualité des données que vous pouvez accumuler pour les besoins de votre entreprise. De nos jours, les entreprises qui réussissent utilisent toutes des analyses avancées – cela leur permet de recueillir toutes sortes d’informations pertinentes pour leurs opérations et d’utiliser ces données de manière efficace. L’apprentissage automatique permet d’analyser de gros volumes de données complexes, de fournir des informations précieuses et de suggérer des solutions appropriées en fonction de ce qu’il y découvre.

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