Les algorithmes et les modèles sont la base du machine learning. Ce sont des éléments utilisés par les entreprises pour mener à bien leurs projets techniques. Pour choisir un algorithme et un modèle de machine learning, il est nécessaire de tenir compte du type de données dont on dispose. Car le choix n’est pas le même selon qu’il s’agisse de données structurées ou de données non structurées. Découvrez les principaux algorithmes utilisés en machine learning.
Algorithme de régression linéaire
La régression linéaire, également appelée modèle linéaire, est un modèle statistique effectuant des fonctions prédictives. Un algorithme permettant de réaliser une régression linéaire a pour but de faire des estimations pertinentes en s’appuyant sur des valeurs numériques. La finalité est de dégager une tendance ou une évolution prévisible. A partir d’un dataset, une extrapolation est faite par le système afin d’anticiper des valeurs futures.
Les avantages du machine learning sont nombreux, c’est pourquoi il est intéressant de l’intégrer à son organisation. Selon vos objectifs, il est possible qu’un algorithme de régression linéaire soit utilisé. Notez que le champ d’application d’un tel programme est large. On peut notamment s’en servir dans le domaine des statistiques, en économétrie ainsi qu’au niveau des tendances boursières.
La mise en place de la régression linéaire favorise la mise en corrélation de différentes variables. Ce qu’on obtient comme résultats sont des prédictions, ou même des estimations. Il existe donc toujours des incertitudes malgré la fiabilité du système. Pour l’interprétation, il est indispensable de considérer le modèle linéaire comme étant un élément d’aide à la décision et non une vérité absolue.
Algorithme de régression logistique
Dans l’univers du machine learning, il est courant d’utiliser un algorithme de régression logistique. On s’en sert pour faire des estimations de valeurs discrètes à partir d’un ensemble de variables indépendantes. La régression logistique garantit la prédiction de la probabilité d’un évènement en effectuant un ajustement des données à une fonction logit. Pour aider à améliorer les modèles de régression logistique, diverses actions peuvent être menées. Il est possible par exemple d’inclure des termes d’interaction, d’éliminer des caractéristiques, de régulariser les techniques ou d’utiliser un modèle non linéaire.
Algorithme arbre de décision
C’est l’un des algorithmes les plus utilisés dans le machine learning. Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage supervisé qu’on utilise le plus souvent pour classer des problèmes. Son fonctionnement permet la classification des variables dépendantes catégoriques et continues. Dans un algorithme d’arbre de décision, la population est divisée en deux ou en plusieurs ensembles homogènes basés sur les attributs ou variables indépendantes les plus significatifs.
Algorithme SVM (Support Vector Machine)
Dans l’algorithme SVM, on trace les données brutes sous la forme de point dans un espace à n dimensions. On considère n comme le nombre de caractéristiques qu’on a. Ensuite, on lie la valeur de chaque caractéristique à une coordonnée particulière. Cela facilite la classification des données. Il existe des lignes, appelées classificateurs, pouvant être utilisées pour la division des données et les tracer sur un graphique.
Algorithme KNN
L’utilisation de l’algorithme KNN est envisageable pour résoudre à la fois des problèmes de classification et de régression. On l’exploite le plus souvent dans le domaine de la data science pour apporter une solution aux problèmes de classification. L’algorithme KNN est un algorithme simple pouvant stocker tous les cas disponibles et faire un classement de tout nouveau cas en réalisant un vote majoritaire de ses k voisins. Ensuite, le cas est affecté à la classe avec laquelle celui-ci a le plus de points communs. Cette mesure est effectuée par une fonction de distance.
Avant le choix d’un algorithme KNN, il est bon de veiller à ce que les variables soient normalisées. Si ce n’est pas le cas, les variables à forte amplitude sont capables de fausser l’algorithme. En outre, il est indispensable de toujours prétraiter les données.
Algorithme K-Means
Cet algorithme d’apprentissage non supervisé favorise la résolution des problèmes de regroupement. Le classement des ensembles de données se fait dans un nombre particulier de clusters, de sorte que tous les points de données qui se trouvent au sein d’un cluster présentent une homogénéité et une hétérogénéité vis-à-vis des données des autres clusters.
Algorithme de boosting gradient
Dans le machine learning, on utilise aussi des algorithmes de boosting gradient pour résoudre des problèmes. On les exploite le plus souvent quand des charges massives de données doivent être traitées afin de réaliser des prédictions avec une grande précision. Avec un tel algorithme d’apprentissage, il est possible de combiner le pouvoir prédictif de nombreux estimateurs de base pour améliorer la robustesse. C’est un programme de machine learning qui combine de nombreux prédicteurs faibles ou moyens afin de construire un prédicteur fort.
Pour de plus amples informations, n’hésitez pas à nous suivre sur geek-infos !
