Découvrez 11 algorithmes populaires de Machine Learning.

En raison de sa simplicité, on considère la régression linéaire comme l'algorithme de Machine Learning parfait pour commencer. Cet algorithme établit des relations linéaires entre une variable et une ou plusieurs autres. Par exemple, un outil immobilier souhaite suivre la relation entre le prix d'une maison (variable dépendante) et la superficie (variable indépendante). On considère qu'il s'agit d'un algorithme d'apprentissage "supervisé", car vous devez lui fournir des données étiquetées pour qu'il puisse s'entraîner et établir des liens par la suite.

Sa simplicité relative le rend très efficace lorsqu'on utilise des ensembles de données volumineux. La sortie est facile à interpréter et identifie des tendances pertinentes. Néanmoins, c'est en raison de cette même simplicité que l'algorithme peine face aux complexités. Les schémas non linéaires peuvent entraîner de la confusion, tout comme les aberrations. Vous devez également choisir les variables à utiliser avec soin. Sinon, la qualité de la sortie en pâtira.

Au lieu d'établir des liens, les algorithmes de régression logistique servent à prendre des décisions binaires. Si l'on prend l'exemple des e-mails, ils détermineront si un e-mail est un spam ou non. Ce type d'algorithme prédit la probabilité qu'une instance appartienne à une catégorie spécifique en se basant sur les facteurs qui lui sont fournis. Il peut aussi donner des indications sur les facteurs qui ont le plus d'influence sur les résultats.

À l'instar de la régression linéaire, la régression logistique gère des ensembles de données volumineux, mais présente aussi des inconvénients similaires. Elle s'appuie sur des relations linéaires, ce qui fait qu'elle se retrouve en difficulté lorsqu'elle est confrontée à des schémas complexes et non linéaires. Si les données qu'elle analyse ne sont pas équilibrées, il risque d'y avoir un déséquilibre dans ses prédictions. Par exemple, si la plupart des e-mails qu'elle examine ne sont pas des spams, elle peut avoir des difficultés à identifier ceux qui sont des spams.

Au lieu d'émettre des prédictions, les algorithmes SVM déterminent la marge la plus grande entre les catégories de données. Aussi, plutôt que de prédire si un e-mail est un spam ou non, ils tracent une séparation claire entre ces deux catégories.

Étant donné que les algorithmes SVM se concentrent sur les données les plus importantes et ne se laissent pas distraire par des détails inutiles, ils conviennent parfaitement aux espaces à haute dimensionnalité. Ils ne sont pas non plus déstabilisés par les aberrations et sont efficaces car ils ciblent un sous-ensemble de points de données. Toutefois, ils nécessitent des ressources en calcul conséquentes et un entraînement qui peut être long. Ils peuvent aussi être difficiles à interpréter en raison de leur complexité. Par ailleurs, le choix des paramètres à appliquer pour la fonction noyau demande du temps et nécessite un ajustement minutieux.

Comme son nom l'indique, un arbre de décision a une structure qui s'apparente à celle d'un arbre, dans laquelle il pose des questions fermées. Considérez-le comme un organigramme, dans lequel vous prenez des décisions jusqu'à obtenir une réponse finale. Cette réponse finale correspond à votre prédiction. Les arbres de décision sont des algorithmes de Machine Learning supervisé servant à résoudre à la fois des problèmes de classification et de régression.

Le point fort d'un arbre de décision, c'est qu'il est simple à comprendre. Vous pouvez en suivre facilement la logique en étudiant chaque décision qu'il prend. Il fait preuve d'une grande flexibilité, est capable de gérer différents types de données et peut continuer à prendre des décisions même s'il manque des données. Malheureusement, il est enclin au surapprentissage et est très sensible à l'ordre et au choix des fonctionnalités. Il peut également avoir des difficultés à gérer les relations complexes qui existent entre les variables, ce qui le rend moins précis face à un problème compliqué.

L'algorithme du plus proche voisin approximatif (ANN) et l'algorithme des k plus proches voisins (kNN) sont tous deux liés à la recherche de similarités et sont utilisés dans le Machine Learning à des fins différentes. L'algorithme kNN prédit la catégorie d'un point de données en identifiant les points les plus ressemblants à partir des données d'entraînement et en imitant le vote majoritaire de leurs catégories.

Pour le dire simplement, ces deux algorithmes sont conçus pour identifier des points de données similaires, comme des produits similaires sur un site d'e-commerce. Il s'agit d'algorithmes polyvalents capables de gérer différents types de données sans avoir besoin d'un traitement préalable conséquent. Ils excellent dans le cadre de la recherche des plus proches voisins et de la détection des anomalies. Mais ils éprouvent des difficultés lorsque les données sont réparties sur plusieurs dimensions. Par ailleurs, il peut être difficile de comprendre comment ils ont pris telle ou telle décision.

Les algorithmes des réseaux de neurones, qui constituent la base de la plupart des outils d'IA modernes, visent à imiter la structure d'un cerveau humain. Dans cette optique, ils emploient des couches de "neurones" artificiels interconnectés qui apprennent à identifier des schémas dans les données grâce au traitement des données. Les réseaux de neurones servent à exécuter différentes tâches, comme la reconnaissance de schémas, la classification, la régression et le clustering.

Les réseaux de neurones constituent aujourd'hui, et de loin, les algorithmes de Machine Learning les plus puissants et les plus exploités. Ils sont en effet capables de gérer un large éventail de tâches, depuis la reconnaissance d'images jusqu'au traitement du langage naturel. Ils sont aussi extrêmement flexibles et parviennent à relever automatiquement des caractéristiques pertinentes à partir de données brutes. Ils fonctionnent ainsi continuellement, ce qui leur permet de s'adapter aux changements. Ils sont également très gourmands en données et nécessitent de vastes volumes pour s'entraîner, ce qui peut être un problème s'il n'y a aucune donnée existante. En raison de la nature "secrète" des réseaux de neurones, il peut être difficile de déterminer comment ils sont parvenus à telle ou telle prédiction.

Un algorithme de clustering est un type d'algorithme de Machine Learning non supervisé qui regroupe des points de données similaires. Le but est de découvrir des structures inhérentes aux données sans qu'il soit nécessaire d'obtenir des résultats catégorisés. Pour illustrer notre propos, c'est comme si vous triiez des petits cailloux en les regroupant en fonction de leur couleur, de leur texture ou de leur taille. Ce type d'algorithme peut être utilisé dans différentes applications, telles que la segmentation des clients, la détection des anomalies et la reconnaissance de schémas.

Étant donné que le clustering n'est pas supervisé, l'algorithme n'a pas besoin de données étiquetées. Il convient parfaitement pour découvrir des schémas et aide à la compression des données en regroupant des données similaires. Son efficacité dépend néanmoins de la façon dont vous définissez les similarités. Par ailleurs, il peut être difficile de comprendre la logique qui se cache derrière un algorithme de clustering.

La détection des anomalies (aussi connue comme détection des aberrations) est un processus qui consiste à identifier, au sein d'un ensemble de données, les instances qui s'écartent significativement d'un comportement prévu ou "normal". Ces anomalies peuvent prendre la forme d'aberrations, de valeurs fantaisistes, ou d'autres irrégularités. Les algorithmes de détection des anomalies conviennent parfaitement dans certains domaines tels que la cybersécurité, la finance et la détection des fraudes.

Ils n'ont pas besoin d'être entraînés sur des données étiquetées. Il est donc possible de les appliquer sur des données brutes dans lesquelles les anomalies sont rares ou inconnues. Toutefois, ils sont aussi très sensibles aux seuils. Il n'est donc pas aisé de trouver le bon équilibre entre faux positifs et négatifs. Leur efficacité dépend souvent de votre compréhension des données sous-jacentes et des problématiques attendues. Ils peuvent être extrêmement puissants. Ceci dit, plus un algorithme est complexe, plus il est difficile de déterminer pourquoi tel ou tel élément a été signalé comme une anomalie.

Les forêts aléatoires (ou forêts d'arbres décisionnels) sont des méthodes d'apprentissage ensembliste qui servent à la classification, à la régression et à d'autres tâches. Lors de leur entraînement, ces forêts créent une collection d'arbres décisionnels. Elles contrecarrent aussi la tendance des arbres de décision au surapprentissage.

En utilisant un groupe d'arbres de décision, les forêts aléatoires sont capables de produire des résultats bien plus précis et bien plus robustes. Qui plus est, elles peuvent gérer différents types de données. Elles sont relativement faciles à interpréter, car vous pouvez analyser les décisions au niveau d'un arbre individuel. En revanche, pour les décisions plus complexes, il peut être difficile d'en comprendre la logique. Au vu de la puissance de calcul importante qu'elles nécessitent, les forêts aléatoires peuvent être coûteuses à exécuter.

Le boosting de gradient est une autre technique ensembliste puissante qui combine de manière séquentielle plusieurs apprenants faibles, comme les arbres de décision, pour améliorer la précision des prédictions par itération. Pour illustrer ce fonctionnement, c'est comme si vous aviez une équipe d'apprenants s'appuyant chacun sur les erreurs précédemment commises par les uns et les autres pour obtenir, au final, une compréhension collective plus robuste.

En combinant plusieurs arbres de décision (ou d'autres apprenants), le boosting de gradient peut gérer des relations complexes avec une grande précision et une flexibilité élevée. Cette technique est peu sensible aux aberrations, étant donné qu'elle est moins réceptive à l'influence des points de données individuels par rapport à d'autres algorithmes. Néanmoins, à l'instar des forêts aléatoires, elle peut être très coûteuse à exécuter. Vous pouvez aussi passer un certain temps à déterminer les paramètres optimaux dont l'algorithme a besoin pour proposer des résultats de qualité.

Le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle, utilisé pour apprendre la valeur d'une action dans un état spécifique. Pour illustrer notre propos, prenons l'exemple d'une personne se trouvant dans un labyrinthe, qui apprend de ses essais et de ses erreurs pour déterminer le moyen de plus rapide d'aller au centre. C'est là l'essence même du Q-learning, quoique d'une manière extrêmement simplifiée.

Le grand avantage d'un algorithme de Q-learning, c'est que vous n'avez pas besoin d'un modèle détaillé de l'environnement pour qu'il fonctionne, ce qui le rend très adaptable. Il peut aussi gérer des espaces d'états de grande dimension, ce qui en fait un algorithme idéal pour les environnements complexes dans lesquels il existe de nombreux états et actions. Tout cela est très bien, mais il n'est pas toujours évident de trouver le bon équilibre entre le fait de tenter de nouvelles actions (exploration) et celui de tirer le meilleur parti des récompenses connues (exploitation). Cet type d'algorithme est également associé à un coût informatique élevé, et les récompenses doivent être soigneusement scalées si l'on veut garantir un apprentissage efficace.

Le Machine Learning est rapidement devenu un outil puissant qui booste l'innovation et l'efficacité dans de nombreux secteurs. Les solutions d'entreprise utilisent de plus en plus ces algorithmes pour résoudre des problèmes complexes, rationaliser les opérations et obtenir des informations précieuses à partir de leurs données. Et cela n'est pas étonnant, lorsque l'on voit la richesse et la variété des 11 algorithmes que nous avons étudiés dans cet article.

Chez Elastic, nous sommes particulièrement conscients de la puissance et du potentiel qu'offre le Machine Learning. Nous avons conçu une suite de solutions qui met la puissance du Machine Learning à la disposition des entreprises. De l'analyse des données en temps réel avec Elasticsearch et Kibana aux prédictions de problèmes potentiels dans les applications avec Elastic APM, le Machine Learning est devenu un engrenage essentiel pour fonctionner. Dans le domaine de la sécurité, nous nous appuyons sur la détection des anomalies pour identifier les menaces, tout en personnalisant les expériences de recherche avec des algorithmes comme le clustering.

Avec cet article, vous comprenez désormais la diversité et l'importance des algorithmes de Machine Learning. Peut-être avez-vous même quelques idées sur la façon dont vous pourriez les utiliser. L'univers du Machine Learning et de l'IA va continuer à se développer et à évoluer au fil des prochaines années. C'est donc le moment idéal pour vous y plonger !

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