Introduction à l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la création de systèmes informatiques capables d'apprendre, d'adapter, de prédire et de corréler, le tout sans suivre d'instructions explicites.
L'objectif de l'apprentissage automatique est de comprendre et de traiter une grande quantité de données en exploitant des algorithmes et en créant des modèles généralisés pouvant produire des résultats conviviaux.
L'apprentissage automatique fonctionne généralement en suivant les étapes ci-dessous:
- Collecte de données provenant de diverses sources
- Nettoyer les données pour avoir une homogénéité
- Construire un modèle à l'aide d'un algorithme ML
- Obtenir des informations à partir des résultats du modèle
- Visualisation des données et transformation des résultats en graphiques visuels
1. Collecte de données provenant de diverses sources
L'apprentissage automatique nécessite beaucoup de données pour créer un modèle prêt pour la production.
La collecte de données pour le ML s'effectue de deux manières: automatisée et manuelle.
- La collecte de données automatisée utilise des programmes et des scripts qui extraient les données du Web.
- La collecte manuelle de données est un processus de collecte manuelle de données et de préparation homogène.
Collecte de données automatisée utilisant le web scraping avec Python:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
file.write(data)2. Nettoyer les données pour avoir une homogénéité
Assurer l'homogénéité des données est une étape cruciale pour faire fonctionner l'apprentissage automatique et générer des résultats.
Le nettoyage des données pour ML est effectué manuellement ou automatiquement à l'aide d'algorithmes et consiste à réparer et/ou supprimer les données incorrectes, corrompues, mal formatées, en double et incomplètes dans l'ensemble de données.
Nettoyage des données à l'aide de Python et de pandas:
import pandas as pd
# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')
# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()
# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)
# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]
# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)3. Construire un modèle à l'aide d'un algorithme ML
Un modèle ML (apprentissage automatique) est un fichier qui contient les résultats d'algorithmes d'apprentissage automatique et est utilisé pour raisonner sur une entrée dynamique.
Un modèle ML (machine learning) fonctionne en contenant une liste de modèles qui sont mis en correspondance avec une entrée en temps réel, puis en produisant la sortie en fonction du modèle correspondant.
Les modèles de ML peuvent avoir différents types de structure, les types les plus courants étant: classification binaire, classification multiclasse, et régression.
- Le modèle de classification binaire prédit un résultat binaire, c'est-à-dire l'un des deux résultats possibles.
- Le modèle de classification multiclasse prédit un résultat parmi plus de deux.
- Le modèle de régression prédit des valeurs numériques.
Le processus de création d'un modèle d'apprentissage automatique s'appelle formation.
L'apprentissage automatique s'effectue à l'aide d'algorithmes et se divise en deux catégories: apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé.
- L'apprentissage supervisé (SL) se produit lorsque le modèle ML est formé à l'aide de données étiquetées, c'est-à-dire les données qui ont à la fois des valeurs d'entrée et de sortie.
- L'apprentissage non supervisé (UL) se produit lorsque le modèle ML est formé à l'aide de données non étiquetées, c'est-à-dire les données qui n'ont pas de balises ou de résultats connus.
Les réseaux de neurones (NN) sont au cœur de l'apprentissage non supervisé et consistent en une cartographie entre les données au sein de l'ensemble de données, permettant d'établir des corrélations.
Création d'un modèle de classification binaire à l'aide de la bibliothèque scikit-learn de Python:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load the dataset
X, y = load_dataset()
# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)4. Obtenir des informations à partir des résultats du modèle
Obtenir des informations à partir des modèles ML signifie comprendre les modèles jusqu'alors inconnus et tester la capacité du modèle à faire des prédictions et des conclusions.
Obtenir des informations est très important pour vérifier la validité du modèle et déterminer si des modifications doivent être apportées au(x) algorithme(s) d'apprentissage.
Analyser l'importance des fonctionnalités dans un modèle entraîné avec Python:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]
# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]
# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()5. Visualisation des données et transformation des résultats en graphiques visuels
La visualisation des données du modèle ML consiste à placer les données de sortie sur un graphique et à fournir l'API interactive.
Création d'un nuage de points de valeurs prédites avec Python:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)
# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()Conclusion
Les exemples de code ci-dessus illustrent des implémentations pratiques pour chaque étape de l'apprentissage automatique, de la collecte et du nettoyage des données à la création de modèles, aux informations et à la visualisation des données.