Les principaux algorithmes du machine learning supervisé sont les suivants : forêts aléatoires, arbres de décision, algorithme K-NN (k-Nearest Neighbors), régression linéaire, algorithme de Naïve Bayes, machine à vecteurs de support (SVM), régression logistique et boosting de gradient.
Pour résumer, les algorithmes de Machine Learning apprennent de manière autonome à effectuer une tâche ou à réaliser des prédictions à partir de données et améliorent leurs performances au fil du temps. Une fois entraîné, l'algorithme pourra retrouver les patterns dans de nouvelles données.
On distingue trois principales catégories d'algorithmes de Machine Learning : supervisés, non-supervisés, et semi-supervisés. Chacune de ces catégories repose sur une méthode d'apprentissage différente.
Le langage Python s'est imposé comme le langage de référence pour les applications de machine learning.
Théoriquement, tout langage de programmation peut être utilisé pour développer une intelligence artificielle. Quelques langages sont toutefois très prisés : Python, R, Java.
Pourquoi choisir une bibliothèque Python pour du Machine Learning ? Les bibliothèques ne sont rien d'autre que des collections de modules avec du code pré-écrit et peuvent être facilement importées et utilisées par les développeurs pour implémenter n'importe quelle fonctionnalité.
Il est souvent expliqué que la différence entre Machine Learning et Deep Learning réside dans le fait que les algorithmes de Machine Learning vont traiter des données quantitatives et structurées (des valeurs numériques), lorsque ceux de Deep Learning traiteront des données non-structurées, comme le son, le texte, l' ...
Ils décrivent des méthodes de calcul et des résolutions d'équations à l'aide d'exemples. Un algorithme célèbre est celui qui se trouve dans le livre 7 des Éléments d'Euclide, et appelé algorithme d'Euclide. Il permet de trouver le plus grand diviseur commun, ou PGCD, de deux nombres.
Les chatbots figurent parmi les applications de Machine Learning les plus courantes. Voici quelques exemples : La solution Watson Assistant, dont IBM met en valeur les « réponses rapides et simples », est programmée de manière à clarifier si besoin la nature des questions ou à transmettre la demande à un humain.
Le PageRank est sans aucun doute l'algorithme le plus utilisé dans le monde. Il est le fondement du classement des pages sur le moteur de recherche de Google.
Les algorithmes de Google sont un système complexe utilisé pour récupérer les données de son index de recherche et fournir instantanément les meilleurs résultats possibles pour une requête. L'ordre des sites web qui découle d'une requête par mots-clés dans Google n'est pas le fait du hasard.
La régression linéaire est l'algorithme le plus basique et l'un des plus utilisés dans le domaine de l'analyse de données et du Machine Learning. Cet algorithme utilise la relation entre deux ensembles de mesures quantitatives continues.
Les algorithmes d'apprentissage par renforcement sont basés sur des systèmes de récompenses et de punitions. L'algorithme se voit assigner un objectif et cherche à s'en rapprocher pour obtenir une récompense maximale. Il se base sur des informations limitées et apprend de ses actions précédentes.
On distingue principalement deux types d'algorithmes parmi les algorithmes d'apprentissage : les algorithmes de classification et de régression. La classification permet de prédire le résultat d'un échantillon donné pour les variables de sortie qui se présentent sous forme de catégorie.
Un algorithme est considéré comme valide si le résultat renvoyé est le bon pour toute entrée possible. Il est donc important de bien spécifier le domaine de définition des entrées. Si une entrée est un nombre, il faut préciser si c'est un entier, un entier positif, un réel, etc.
Nous concevons des algorithmes en utilisant trois méthodes de contrôle de base: Séquence, Sélection, Répétition.
Le différence entre un algorithme et un programme est souvent une question de niveau de détail. Un algorithme est souvent exprimé avec une notation indépendante de tout langage de programmation alors qu'un programme est écrit dans un langage de programmation particulier.
Un algorithme est composé d'un ensemble de structures ordonnant à un processeur de réaliser dans un ordre précis un nombre de taches élémentaires dans le but de résoudre un problème technique donné.
Si l'intelligence artificielle est un concept visant à simuler un ou des comportements humains, le machine learning n'est qu'une méthode pour atteindre la création d'une intelligence artificielle. Ainsi, l'IA n'est possible qu'avec l'usage de plusieurs méthodes, dont le machine learning.
Alors que les data scientists utilisent leurs compétences pour créer des modèles et résoudre des problèmes, les data engineers construisent et gèrent l'infrastructure qui se situe entre les sources de données et l'analyse des données.
Si le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) sont des Intelligences Artificielles, l'inverse n'est pas vrai. Par exemple, les graphiques de connaissances ou les moteurs de règles sont des Intelligences Artificielles mais ne relèvent pas du ML ni du DL.
Pour créer une intelligence artificielle, vous pouvez également opter par l'achat d'un livre dédié au python et à l'IA. De nombreux livres sont disponibles et à tous les prix. Certains livres s'adressent aux programmeurs débutants, tandis que d'autres s'adressent à des lecteurs plus confirmés.
Python est un langage de programmation informatique généraliste. Contrairement à HTML, CSS ou JavaScript, son usage n'est donc pas limité au développement web. Il peut être utilisé pour tout type de programmation et de développement logiciel.