Meilleurs modèles d'apprentissage automatique à connaître
Découvrez les meilleurs modèles d'apprentissage automatique pour différents projets comme la prévision de séries chronologiques, la prédiction des actions et la classification multi-classes. Choisissez le bon modèle en fonction de votre projet. Suivez également les bonnes pratiques pour évaluer votre modèle d'apprentissage automatique.
Si vous souhaitez exploiter la puissance de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, il est indispensable de connaître certains des meilleurs modèles d'apprentissage automatique. Il existe des dizaines de modèles d'apprentissage automatique, il peut donc être un peu confus de choisir les modèles d'apprentissage automatique pour un projet donné. Dans cet article, nous parlerons de certains des meilleurs modèles d'apprentissage automatique que vous pouvez utiliser en fonction de votre projet.
Les meilleurs modèles d'apprentissage automatique à connaître
Nous avons la liste des modèles et des algorithmes d'apprentissage automatique pour les projets, les instances et les scénarios suivants.
Modèles d'apprentissage automatique pour la prévision de séries chronologiques
Dans l'analyse des données, la prévision de séries chronologiques repose sur divers algorithmes d'apprentissage automatique, chacun ayant ses propres forces. Cependant, nous parlerons de deux des plus utilisés.
- Réseau de mémoire à court terme à long terme (LSTM) : Les réseaux de mémoire à court terme à long terme (LSTM) sont un type de réseau neuronal récurrent (RNN) particulièrement efficace pour apprendre à partir de séquences, ce qui les rend bien adaptés aux données de séries chronologiques. Contrairement aux RNN traditionnels, qui ont du mal avec les dépendances à long terme en raison du problème du gradient qui disparaît, les LSTMs peuvent conserver des informations sur de longues périodes. Cela est réalisé grâce à leur architecture unique, qui comprend des portes pour gérer le flux d'informations, leur permettant de capturer des motifs complexes dans les données de séries chronologiques.
- Randon Forest : Random Forest est une méthode d'apprentissage par ensemble (ici deux ou plusieurs apprenants). Lors de l'entraînement, il construit plusieurs arbres de décision pour ensuite moyenniser leurs prédictions. Bien qu'il ne soit pas initialement destiné aux séries chronologiques, il peut être ajusté pour la prévision en incluant des variables retardées. Random Forest peut gérer de nombreuses fonctionnalités et est moins susceptible de sur-ajuster, ce qui en fait un choix solide pour les ensembles de données complexes.
Vous pouvez intégrer ces deux modèles et quelques autres, comme les modèles VAR, ARIRA et Prophet, pour obtenir le meilleur résultat possible.
Modèles d'apprentissage automatique pour la prédiction des actions
Les actions sont aléatoires, mais en même temps, cette aléatoire comporte également un modèle. Si votre projet vise à prédire les actions, nous vous recommandons d'utiliser l'un ou les deux modèles mentionnés ci-dessous.
- Arbre de décision : Un arbre de décision est une sorte de diagramme de flux qui aide à prendre des décisions ou des prédictions. Il comporte des nœuds pour les décisions ou les tests sur les attributs, des branches pour les résultats de ces décisions, et des nœuds feuilles pour les résultats ou les prédictions finales. Chaque nœud interne représente un test sur un attribut, chaque branche représente le résultat du test, et chaque nœud feuille représente une étiquette de classe ou une valeur continue.
- Réseau neuronal : Les réseaux neuronaux sont des modèles informatiques qui imitent les fonctions complexes du cerveau humain. Ils sont composés de noeuds ou de neurones interconnectés qui traitent et apprennent à partir des données. Cela permet des tâches telles que la reconnaissance de motifs et la prise de décisions dans l'apprentissage automatique. S'ils sont bien entraînés, ils peuvent être les maîtres des actions.
Cependant, il est important de se rappeler que comprendre les modèles d'actions peut être très délicat, il ne faut donc pas trop se fier à ces modèles et incorporer d'autres modèles, tels que Random Forest et LSTM.
Modèles d'apprentissage automatique pour les classifications multi-classes
Passons maintenant à l'un des travaux d'apprentissage automatique les plus courants : la classification multi-classes. Ici, notre travail consiste à concevoir un modèle qui, à l'aide de données antérieures, peut examiner une information et la classer. Le modèle analyse l'ensemble de données d'entraînement pour trouver des motifs uniques pour chaque classe. Il utilise ensuite ces motifs pour prédire la catégorie des données futures. Deux des algorithmes et modèles les plus courants sont mentionnés ci-dessous.
- Machine à vecteurs de support (SVM) : La machine à vecteurs de support (SVM) est un puissant outil d'apprentissage automatique utilisé pour la classification des informations, la détection des valeurs aberrantes et les prédictions. Elle peut gérer des tâches simples et complexes, telles que l'identification du spam, l'analyse des gènes ou la reconnaissance des visages dans les images. Les SVM sont bons pour travailler avec de nombreuses informations et trouver des motifs, ils sont donc utiles dans de nombreux domaines différents. Grâce à toutes ces fonctionnalités, il peut être utilisé pour surveiller les données et les classifier.
- Naive Bayes : L'algorithme Naive Bayes peut être utilisé pour la classification des problèmes ayant plus de deux classes. Il comprend le Naive Bayes multinomial, le Naive Bayes de Bernoulli et le Naive Bayes gaussien. Les classificateurs Naive Bayes.
Les modèles d'apprentissage automatique basés sur le théorème de Bayes sont un groupe d'algorithmes de classification. Ce ne sont pas seulement un algorithme, mais plutôt une famille d'algorithmes qui suivent tous le même principe : chaque paire de caractéristiques à classer est indépendante l'une de l'autre.
Vous pouvez également utiliser le réseau neuronal (comme mentionné ci-dessus) pour cette fonctionnalité.
Modèle d'apprentissage automatique pour la régression
La régression est utilisée pour prédire une valeur continue, l'une des fonctionnalités les plus demandées. C'est pourquoi il existe plusieurs algorithmes en jeu ici. Voici les deux algorithmes avec lesquels vous devriez commencer :
- Régression linéaire : la régression linéaire est un algorithme largement utilisé en apprentissage automatique. Il consiste à sélectionner une variable clé de l'ensemble de données pour prédire les variables de sortie, comme les valeurs futures. Cet algorithme convient aux cas d'étiquettes continues, comme la prédiction du nombre de vols quotidiens à partir d'un aéroport. La représentation de la régression linéaire est y = ax + b.
- Régression Ridge : la régression Ridge est un autre algorithme d'apprentissage automatique populaire. Elle utilise la formule y = Xβ + ϵ. Dans ce cas, "y" représente le vecteur N*1 des observations de la variable dépendante, tandis que "X" est la matrice des régresseurs. Les coefficients de régression sont notés par "β", qui est un vecteur N*1, et "ϵ" représente le vecteur des erreurs.
Il existe d'autres techniques de régression que vous pouvez utiliser, telles que la régression du réseau neuronal, la régression Lasso, la forêt aléatoire, la régression par arbre de décision, la méthode des SVM, la régression polynomiale, la régression gaussienne et le modèle KNN.
Modèle d'apprentissage automatique pour les petits ensembles de données
Si vous traitez avec un petit ensemble de données, il existe plusieurs modèles d'apprentissage automatique que vous pouvez utiliser :
- Elastic Net : Elastic Net est une technique qui combine les méthodes de régression Lasso (L1) et Ridge (L2) pour gérer des scénarios avec plusieurs caractéristiques corrélées. Il trouve un équilibre entre la parcimonie de Lasso et la régularisation de Ridge. La raison pour laquelle Elastic Net est utilisé pour les petits ensembles de données est qu'il est plus efficace lorsque l'on traite avec des prédicteurs fortement corrélés. De plus, parce qu'il combine à la fois la régularisation L1 et L2, il peut vous protéger plus efficacement du surajustement par rapport aux modèles qui n'utilisent qu'une forme de régularisation.
- Réseau neuronal à couche unique : Dans le cas du réseau neuronal à couche unique, il n'y a qu'une seule couche d'entrée et une seule couche de sortie. Sa simplicité facilite sa mise en œuvre et la compréhension des données, ce dont nous avons besoin lorsque nous traitons de petits ensembles de données. De plus, il facilite la généralisation et l'interprétation des informations.
D'autres modèles peuvent également être utilisés pour les petits ensembles de données, tels que l'analyse discriminante linéaire, l'analyse discriminante quadratique et le modèle linéaire généralisé, qui sont parmi les plus utiles.
Modèle d'apprentissage automatique pour les gros ensembles de données
Le traitement des gros ensembles de données, ou des données massives, offre des perspectives intéressantes mais pose également des défis uniques. Vous pouvez utiliser n'importe quel modèle que nous avons précédemment mentionné, à l'exception de ceux destinés aux petits et gros ensembles de données. Cependant, le plus grand problème ici est de traiter une si grande quantité de données. Les modèles et algorithmes mentionnés ici visent donc à traiter une énorme quantité de données.
- Traitement par lots : le traitement par lots est une technique où un gros ensemble de données est divisé en ensembles de données plus petits (lots ou paquets), et le modèle est formé sur chaque lot de manière incrémentielle. Cette méthode permet de prévenir le surajustement, un problème courant avec les gros ensembles de données, et rend le processus de formation plus gérable.
- Calcul distribué : le calcul distribué consiste à répartir les données et les tâches sur plusieurs machines ou processeurs pour accélérer la formation de modèles d'apprentissage automatique volumineux et complexes. Des frameworks tels que Apache Hadoop et Apache Spark fournissent de solides plateformes pour le calcul distribué.
Vous pouvez également utiliser d'autres modèles d'apprentissage automatique, tels que la régression linéaire et les réseaux neuronaux, pour les gros ensembles de données.
Quel est le meilleur modèle d'apprentissage automatique ?
Divers modèles d'apprentissage automatique comprennent Naive Bayes, KNN, Random Forest, Boosting, AdaBoot, Régression linéaire, et bien plus encore. Cependant, le modèle que vous devez choisir dépend de la situation ou du projet sur lequel vous travaillez.Travailler sur. Nous avons mentionné certains des exemples ci-dessus et les meilleurs modèles et algorithmes à utiliser.
Quels sont les 4 modèles d'apprentissage automatique ?
Les quatre modèles d'apprentissage automatique sont le modèle d'apprentissage supervisé, le modèle d'apprentissage non supervisé, le modèle d'apprentissage semi-supervisé et le modèle d'apprentissage par renforcement. Chacun a ses propres avantages, il est donc préférable de les utiliser tous ensemble.
Questions et réponses importantes à connaître
Quels sont les trois types d'apprentissage automatique ?
Les trois types d'apprentissage automatique sont : 1. L'apprentissage supervisé, où l'homme enseigne à la machine. 2. L'apprentissage non supervisé, où la machine apprend seule, sans professeur. 3. L'apprentissage semi-supervisé, une combinaison des deux précédents.
Comment savoir si votre modèle d’apprentissage automatique est bon ?
Pour évaluer rapidement et efficacement votre modèle d'apprentissage automatique, suivez ces bonnes pratiques : 1. Sélectionnez les bonnes mesures pour votre domaine problématique et votre objectif. 2. Utilisez la validation croisée pour estimer les performances du modèle sur des données invisibles. 3. Comparez les performances lors de la formation, de la validation et des tests pour détecter un sous-ajustement ou un sur-ajustement. 4. Utilisez ces résultats pour développer des idées et améliorer votre modèle.
Combien de modèles d’apprentissage automatique existe-t-il ?
Il existe deux principaux types de modèles d'apprentissage automatique : la classification et la régression.
Quel est le meilleur algorithme d’apprentissage automatique pour la classification ?
La régression logistique est un excellent algorithme d'apprentissage automatique pour la classification binaire. Cependant, il n'y a pas un seul algorithme qui soit universellement considéré comme le meilleur pour tous les types de problèmes de classification. Le choix de l'algorithme dépendra des caractéristiques et des exigences spécifiques du problème. D'autres algorithmes populaires pour la classification incluent les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux de neurones.
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