La classification dans l’apprentissage automatique implique le processus fascinant d’attribution d’étiquettes à de nouvelles données en fonction de modèles appris à partir d’exemples de formation. C’est comme apprendre à un modèle à reconnaître et à catégoriser des objets, mais comment cela fonctionne-t-il réellement ?
Les modèles d’apprentissage automatique ont déjà commencé à prendre beaucoup de place dans nos vies, même si nous n’en sommes pas conscients. Vous voulez un exemple : ChatGPT, Alexa, les véhicules autonomes et bien d’autres en route. Adoptant jour après jour les systèmes et la technologie d’IA, l’humanité connaît peut-être le développement le plus rapide de ces dernières années.
Mais la force derrière cette évolution est-elle complètement aléatoire ? Bien sûr que non. De nombreuses techniques sont utilisées pour entraîner ces modèles complexes, telles que la régression, le réglage et la classification. Examinons ensemble la classification dans l’apprentissage automatique.
Qu’est-ce que la classification en apprentissage automatique ?
La classification dans l’apprentissage automatique est le processus d’attribution d’étiquettes de classe prédéfinies à de nouvelles données invisibles en fonction des modèles et des relations apprises à partir des données d’entraînement. L’objectif est de créer un modèle capable de prédire avec précision l’étiquette de classe d’une nouvelle entrée, compte tenu de ses fonctionnalités. Le modèle de classification apprend des données d’entraînement, identifiant les caractéristiques distinctives entre chaque classe, lui permettant ainsi de faire des prédictions éclairées.
La classification en apprentissage automatique peut être un outil polyvalent avec de nombreuses applications dans divers secteurs.
Voici quelques exemples d’utilisation de la classification dans l’apprentissage automatique :
Reconnaissance d’images: La classification peut être utilisée pour identifier des objets dans des images. Par exemple, un modèle peut être entraîné à reconnaître des animaux, des véhicules, des bâtiments ou même des expressions faciales.
Traitement du langage naturel (NLP): la classification peut être appliquée aux données textuelles pour classer les messages, les e-mails ou les publications sur les réseaux sociaux en différentes catégories, telles que spam ou non-spam, sentiments positifs ou négatifs ou classification de sujets.
Maintenance prédictive: La classification peut être utilisée pour prédire quand un équipement ou une machine est susceptible de tomber en panne, permettant une maintenance proactive et minimisant les temps d’arrêt.
Soins de santé: La classification peut être appliquée aux données médicales pour diagnostiquer des maladies, identifier les risques potentiels pour la santé ou catégoriser les patients en fonction de leurs antécédents médicaux.
Détection de fraude: La classification peut être utilisée pour identifier les transactions frauduleuses, telles que la fraude par carte de crédit ou la fraude aux réclamations d’assurance.
Systèmes de recommandation: La classification peut être utilisée pour recommander des produits ou des services en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs.
Quels sont les différents types de classification en machine learning ?
La classification par apprentissage automatique est le processus d’attribution d’étiquettes ou de catégories aux données en fonction de caractéristiques ou d’attributs communs. Il existe plusieurs types de classification en apprentissage automatique, chacun ayant ses propres forces et faiblesses.
Les principaux types de classification en apprentissage automatique sont :
- Classement binaire
- Classification multiclasse
- Classification multi-étiquettes
- Apprentissage non supervisé
- Enseignement supervisé
- Apprentissage par renforcement
- Classement des images
- Classement du texte
Classification binaire dans l’apprentissage automatique
La classification binaire dans l’apprentissage automatique est un type d’apprentissage supervisé dont le but est de prédire une étiquette ou une classe binaire en fonction des caractéristiques d’entrée. Le modèle est formé sur un ensemble de données contenant des paires entrée-sortie, où la sortie est une étiquette binaire (par exemple 0 ou 1, oui ou non, etc.). Le modèle apprend à distinguer les deux classes et à prédire l’étiquette correcte pour les nouvelles données invisibles.
Des exemples de classification binaire incluent les courriers indésirables ou non, les transactions financières frauduleuses ou légitimes et les diagnostics médicaux de maladie ou non.
Classification multiclasse en apprentissage automatique
La classification multiclasse dans l’apprentissage automatique est un type de problème d’apprentissage supervisé dont l’objectif est de prédire l’une des multiples classes ou catégories en fonction des caractéristiques d’entrée. Dans ce type de problème, chaque instance ou exemple appartient à l’une des nombreuses classes et la tâche consiste à attribuer une étiquette de classe à chaque instance.
Contrairement à la classification binaire dans l’apprentissage automatique, où l’objectif est de prédire l’une des deux classes, la classification multi-classes implique de prédire l’une des trois classes ou plus. Ce type de problème est plus difficile car le modèle doit apprendre des relations plus complexes entre les fonctionnalités d’entrée et les multiples classes.
Classification multi-étiquettes dans l’apprentissage automatique
La classification multi-étiquettes dans l’apprentissage automatique est un type de problème d’apprentissage supervisé où l’objectif est d’attribuer plusieurs étiquettes ou étiquettes de classe à chaque instance ou exemple. Contrairement à la classification binaire traditionnelle où l’objectif est d’attribuer une seule étiquette à chaque instance, la classification multi-étiquettes permet à chaque instance d’avoir plusieurs étiquettes.
Par exemple, dans la classification de texte, un morceau de texte peut être classé à la fois comme « sport » et « politique » s’il contient des informations liées aux deux sujets. Dans la classification des images, une image peut être classée à la fois comme « chien » et « extérieur » si elle contient une image d’un chien prise à l’extérieur.
L’incertitude prédictive pousse l’apprentissage automatique à atteindre son plein potentiel
La classification multi-étiquettes dans l’apprentissage automatique est particulièrement utile dans les situations où les classes ne s’excluent pas mutuellement et où une instance peut appartenir à plusieurs classes simultanément. Ce type de problème est courant dans divers domaines tels que la classification de textes, la classification d’images et la bioinformatique.
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé est un type d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme tente de trouver des modèles ou des relations dans les données sans utiliser de données étiquetées. En d’autres termes, l’algorithme ne reçoit aucune information sur la sortie correcte ou les étiquettes de classe pour les données d’entrée.
Le but de l’apprentissage non supervisé est d’identifier les structures des données, telles que les clusters, les dimensions ou les anomalies, sans connaissance préalable du résultat attendu. Cela peut être utile pour découvrir des modèles cachés, identifier les valeurs aberrantes et réduire la complexité des données de grande dimension.
Enseignement supervisé
L’apprentissage supervisé est un type d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme est entraîné sur des données étiquetées, ce qui signifie que la sortie ou l’étiquette de classe correcte est déjà connue pour une entrée donnée. L’objectif de l’apprentissage supervisé est de faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles, basées sur les modèles et les relations apprises à partir des données d’entraînement étiquetées.
Dans l’apprentissage supervisé, l’algorithme est entraîné sur un ensemble de données constitué de paires d’entrées-sorties, où l’entrée correspond aux données que l’algorithme utilisera pour effectuer des prédictions, et la sortie est l’étiquette de classe ou la valeur de sortie correcte. L’algorithme apprend en minimisant la différence entre ses prédictions et les résultats corrects réels.
Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement (RL) est un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui se concentre sur la formation des agents à prendre des décisions dans des environnements complexes et incertains. Le but de RL est d’apprendre une politique qui mappe les états aux actions de manière à maximiser un signal de récompense cumulatif.
Dans RL, l’agent interagit avec l’environnement, entreprend des actions et reçoit des récompenses ou des pénalités. L’objectif est d’apprendre une politique qui maximise la récompense cumulée au fil du temps. RL est utilisé dans des applications telles que la robotique, les jeux et la conduite autonome.
Classement des images
La classification d’images dans l’apprentissage automatique est un type d’application qui implique la formation d’un modèle d’apprentissage automatique pour classer les images en différentes catégories ou classes en fonction de leur contenu visuel. L’objectif de la classification d’images est d’attribuer une étiquette ou une catégorie à une image, telle que « chien » ou « voiture », en fonction des caractéristiques visuelles et des motifs de l’image.
Le processus de classification d’images dans l’apprentissage automatique implique généralement les étapes suivantes :
- Collecte de données: Un grand ensemble de données d’images est collecté et étiqueté avec les étiquettes de classe appropriées
- Prétraitement des données: Les images sont prétraitées pour améliorer leur qualité et extraire les caractéristiques pertinentes
- Extraction de caractéristiques: Les caractéristiques pertinentes sont extraites des images, telles que la couleur, la texture et la forme.
- Formation sur modèle: Un modèle d’apprentissage automatique, tel qu’un réseau neuronal convolutif (CNN), est formé sur l’ensemble de données étiqueté pour apprendre la relation entre les caractéristiques de l’image et les étiquettes de classe.
- Évaluation du modèle: Le modèle entraîné est évalué sur un ensemble de données de test distinct pour mesurer ses performances et sa précision.
- Déploiement: Le modèle entraîné peut être déployé dans une application du monde réel, telle que la recherche d’images, la détection d’objets ou la reconnaissance faciale
Classement du texte
La classification de texte dans l’apprentissage automatique est un type d’application qui implique la formation d’un modèle d’apprentissage automatique pour classer les documents texte en catégories ou classes prédéfinies en fonction de leur contenu.
L’objectif de la classification de texte dans l’apprentissage automatique est de classer automatiquement les documents texte, tels que les e-mails, les articles de presse ou les publications sur les réseaux sociaux, dans des catégories pertinentes, telles que « spam » ou « non spam », « positif » ou « négatif ». ou « sports » ou « politique ».
Comment implémenter la classification dans l’apprentissage automatique
La mise en œuvre de la classification dans l’apprentissage automatique implique plusieurs étapes. La première étape consiste à collecter et prétraiter les données. Cela inclut le nettoyage des données, la gestion des valeurs manquantes, la normalisation ou la mise à l’échelle des données et la division des données en ensembles d’entraînement et de test.
La deuxième chose à faire pour implémenter la classification en machine learning est de sélectionner une fonctionnalité. Sélectionnez les fonctionnalités les plus pertinentes qui peuvent aider à la classification. Cela peut être fait en utilisant des techniques telles que l’analyse de corrélation, les informations mutuelles et l’élimination de fonctionnalités récursives.
Ensuite, vous devez sélectionner un modèle. Choisissez un algorithme de classification approprié en fonction du type de problème de classification et des données. Certains algorithmes de classification populaires incluent la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux de neurones.
Passons maintenant à la partie la plus délicate : entraîner le modèle lui-même. La formation du modèle implique de transmettre les données de formation à l’algorithme sélectionné, d’ajuster les paramètres du modèle pour minimiser l’erreur entre la sortie prévue et la sortie réelle, et d’affiner de manière itérative le modèle jusqu’à ce qu’il classifie avec précision les données de formation.
Le processus de formation comprend généralement les étapes suivantes :
Initialisation: Le modèle démarre avec un ensemble de paramètres initiaux.
Propagation vers l’avant: Les données d’entrée sont transmises au modèle pour générer des prédictions.
Calculer la perte: La différence entre la sortie prévue et la sortie réelle est calculée et une fonction de perte est utilisée pour mesurer l’erreur.
Rétropropagation: L’erreur se propage vers l’arrière dans le modèle, en ajustant les paramètres pour minimiser la perte.
Optimisation: Les paramètres du modèle sont mis à jour à l’aide d’un algorithme d’optimisation, tel que la descente de gradient, pour minimiser la perte.
Évaluation: Les performances du modèle sont évaluées sur un ensemble de validation pour suivre sa progression et éviter le surajustement.
Raffinement: Les étapes 3 à 6 sont répétées jusqu’à ce que le modèle classe avec précision les données d’entraînement et atteigne de bonnes performances sur l’ensemble de validation.
Et pour couronner le tout, réglage des hyperparamètres. Le réglage des hyperparamètres consiste à ajuster les hyperparamètres du modèle pour améliorer ses performances. Les hyperparamètres sont des paramètres définis avant l’entraînement du modèle, tels que le taux d’apprentissage, la force de régularisation et le nombre de couches cachées.
La recherche de grille est une technique couramment utilisée pour le réglage des hyperparamètres. Cela implique d’essayer plusieurs combinaisons d’hyperparamètres et d’évaluer les performances du modèle sur un ensemble de validation pour chaque combinaison. La combinaison offrant les meilleures performances est ensuite choisie comme ensemble final d’hyperparamètres.
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