Initiation à l'Intelligence Artificielle (IA) : Les Fondamentaux de l'Apprentissage Automatique

L'Apprentissage Automatique

L’apprentissage automatique (ou machine learning) est un domaine passionnant de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances au fil du temps. Voici une introduction pour vous familiariser avec les concepts clés:

1. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?

   • L’apprentissage automatique consiste à développer des algorithmes capables d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés.
   • Il permet aux systèmes de s’adapter et de généraliser à partir d’exemples observés.

2. Types d’algorithmes d’apprentissage automatique

   
   • Apprentissage supervisé: Les modèles sont entraînés sur un ensemble de données étiquetées (exemples avec des réponses connues). C'est le type d'apprentissage le plus courant, utilisé pour la classification, la régression et la prédiction.
   • Apprentissage non-supervisé: Les modèles trouvent des structures cachées dans les données sans étiquettes. Il est utilisé pour le clustering, la réduction de dimensionnalité et la découverte de motifs.
   • Apprentissage semi-supervisé: Ce type d'apprentissage se situe entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il utilise un ensemble de données avec une quantité limitée d'étiquettes pour apprendre.
   • Apprentissage par renforcement: Les agents apprennent à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. Ils reçoivent des récompenses ou des pénalités en fonction de leurs actions, ce qui leur permet d'apprendre à maximiser leur performance.

Dans cet article, nous allons etudier les différents algorithmes qui constituent ces categories en nous focalisant sur les deux principaux types d'apprentissage automatique (pour débutants), à savoir l'apprentissagé supervisé et l'apprentissage non-supervisé. 

Les Algorthmes de l'apprentissage supervisé

1. L'algorithme du K plus proches voisins (KNN)

L'algorithme K-Nearest Neighbors (KNN) ou K-plus plus voisin est un algorithme de classification simple et efficace. Il fonctionne en se basant sur la similarité des instances entre elles. K est un hyperparamètre qui représente le nombre de voisins les plus proches à prendre en compte pour la classification.
Imaginez que vous souhaitez identifier un animal. Vous disposez d'une photo de l'animal et vous souhaitez savoir s'il s'agit d'un chien ou d'une vache. L'algorithme KNN peut vous aider à le faire.

Voici comment fonctionne l'algorithme KNN :

1. Choisissez une valeur pour K. K est le nombre de voisins les plus proches qui seront utilisés pour déterminer la classe de l'animal.
2. Calculez la distance entre l'animal et tous les autres animaux dans la base de données. La distance peut être calculée de différentes manières, par exemple en utilisant la distance euclidienne.
3. Trouvez les K animaux les plus proches de l'animal.
4. Déterminez la classe de l'animal en fonction de la classe des K animaux les plus proches. Si la plupart des K animaux les plus proches sont des chiens, alors l'animal est probablement un chien.

Exemple:

Supposons que K = 6 et que nous avons une base de données d'images de chiens et de vaches. Nous avons une nouvelle image d'un animal et nous voulons savoir s'il s'agit d'un chien ou d'une vache.

1. Calculons la distance entre l'animal et tous les autres animaux dans la base de données.
2. Trouvons les 6 animaux les plus proches de l'animal.
3. Si les 6 animaux les plus proches sont des chiens, alors l'animal est probablement un chien.
4. Si les 6 animaux les plus proches sont des vaches, alors l'animal est probablement une vache.

Avantages de l'algorithme KNN :

• Simple à comprendre et à mettre en œuvre.
• Ne nécessite pas d'apprentissage préalable.
• Peut être utilisé pour classer des données dans plusieurs catégories.

Inconvénients de l'algorithme KNN :

• Sensible au choix de la valeur de K.
• Peut être lent pour les grandes bases de données.
• Ne fonctionne pas bien avec les données non linéaires.

 2. Regression lineaire

Imaginez que vous souhaitez prédire le prix d'une maison. Vous disposez de plusieurs informations sur la maison, telles que sa superficie, son nombre de chambres et son emplacement. La régression linéaire peut vous aider à prédire le prix de la maison en fonction de ces informations.

Voici comment fonctionne la régression linéaire :

1. Collectez des données sur les maisons dont vous connaissez le prix. Ces données peuvent inclure la superficie, le nombre de chambres, l'emplacement, etc.
2. Créez un modèle linéaire. Ce modèle est une équation qui représente la relation entre le prix de la maison et les autres variables.
3. Entraînez le modèle sur les données collectées. Cela permet au modèle d'apprendre les coefficients de l'équation.
4. Utilisez le modèle pour prédire le prix d'une nouvelle maison.

Exemple:

Supposons que nous disposons de données sur 100 maisons. Nous connaissons le prix de chaque maison, ainsi que sa superficie et son nombre de chambres. Nous voulons prédire le prix d'une nouvelle maison qui a une superficie de 150 m² et 4 chambres.

1. Créons un modèle linéaire. Le modèle linéaire est une équation de la forme y = ax + b, où y est le prix de la maison, x est la superficie de la maison et a et b sont des coefficients.
   
2. Entraînons le modèle sur les données collectées. Cela permet au modèle de trouver les valeurs de a et b qui minimisent l'erreur entre les prix prédits et les prix réels.
3. Utilisons le modèle pour prédire le prix de la nouvelle maison. Le modèle prédit que le prix  y de la nouvelle maison est de 25 000 000 FCFA.

Avantages de la régression linéaire :

• Simple à comprendre et à mettre en œuvre.
• Ne nécessite pas d'apprentissage préalable.
• Peut être utilisée pour prédire des valeurs continues.

Inconvénients de la régression linéaire :

• Ne fonctionne que pour les données linéaires.
• Sensible aux valeurs aberrantes.
• Ne prend pas en compte les interactions entre les variables.

3- Regression logistique

Imaginez que vous souhaitez prédire si un patient est malade ou non. Vous disposez de plusieurs informations sur le patient, telles que son âge, son sexe et ses symptômes. La régression logistique peut vous aider à prédire la probabilité que le patient soit malade en fonction de ces informations.

Voici comment fonctionne la régression logistique :

1. Collectez des données sur les patients dont vous connaissez le statut (malade ou non malade). Ces données peuvent inclure l'âge, le sexe, les symptômes, etc.
2. Créez un modèle logistique. Ce modèle est une fonction qui représente la relation entre la probabilité de maladie et les autres variables.
3. Entraînez le modèle sur les données collectées. Cela permet au modèle d'apprendre les coefficients de la fonction.
4. Utilisez le modèle pour prédire la probabilité qu'un nouveau patient soit malade.

Exemple:

Supposons que nous disposons de données sur 100 patients. Nous connaissons le statut de chaque patient (malade ou non malade), ainsi que son âge et son sexe. Nous voulons prédire la probabilité qu'un nouveau patient de 50 ans et de sexe masculin soit malade.

1. Créons un modèle logistique. Le modèle logistique est une fonction de la forme p = 1 / (1 + exp(-(ax + b))), où p est la probabilité de maladie, x est l'âge du patient et a et b sont des coefficients.
   
2. Entraînons le modèle sur les données collectées. Cela permet au modèle de trouver les valeurs de a et b qui minimisent l'erreur entre les probabilités prédites et les probabilités réelles.
3. Utilisons le modèle pour prédire la probabilité que le nouveau patient soit malade. Le modèle prédit que la probabilité que le nouveau patient soit malade est de 70 %.

Avantages de la régression logistique :

• Simple à comprendre et à mettre en œuvre.
• Ne nécessite pas d'apprentissage préalable.
• Peut être utilisée pour prédire des probabilités.

Inconvénients de la régression logistique :

• Ne fonctionne que pour les données binaires (malade/pas malade).
• Sensible aux valeurs aberrantes.
• Ne prend pas en compte les interactions entre les variables.

4- Les SVM (Support Vector Machines)

Imaginez que vous souhaitez classer des emails en tant que spam ou non spam. Vous disposez de plusieurs informations sur les emails, telles que les mots qu'ils contiennent et l'adresse email de l'expéditeur. Les SVM peuvent vous aider à classer les emails en fonction de ces informations. Le SVM  est un algorithme d'apprentissage automatique qui vous permet de trouver la meilleure séparation possible entre ces deux classes.

Voici comment fonctionnent les SVM :

1. Collectez des données sur les emails dont vous connaissez la classe (spam ou non spam). Ces données peuvent inclure les mots contenus dans l'email, l'adresse email de l'expéditeur, etc.
2. Créez un modèle SVM. Ce modèle est un hyperplan qui sépare les emails en deux classes : spam et non spam.
3. Entraînez le modèle sur les données collectées. Cela permet au modèle de trouver l'hyperplan qui maximise la marge entre les deux classes.
4. Utilisez le modèle pour classer un nouvel email.

Exemple:

Supposons que nous disposons de données sur 100 emails. Nous connaissons la classe de chaque email (spam ou non spam), ainsi que les mots qu'il contient. Nous voulons classer un nouvel email qui contient le mot "viagra".

1. Créons un modèle SVM. Le modèle SVM est un hyperplan qui sépare les emails en deux classes : Classe A: spam et Classe B: non spam.
   
   
   
2. Entraînons le modèle sur les données collectées. Cela permet au modèle de trouver l'hyperplan qui maximise la marge entre les deux classes.
3. Utilisons le modèle pour classer le nouvel email. Le modèle classe l'email comme spam par exemple.

Avantages des SVM :

• Robustes aux valeurs aberrantes.
• Peuvent gérer des données non linéaires.
• Efficaces pour les problèmes de classification avec un grand nombre de variables.

Inconvénients des SVM :

• Plus complexes à comprendre et à mettre en œuvre que les autres algorithmes de classification.
• Sensibles au choix des paramètres.
• Peuvent être lents pour les grandes bases de données.

5- Decision Tree

Imaginez que vous souhaitez prédire le type de maladie d'un patient en fonction de ses symptômes. Vous disposez de plusieurs informations sur les symptômes du patient, tels que la douleur, la toux et la fièvre. Un arbre de décision est un modèle d'apprentissage automatique qui vous permet de représenter cette logique de décision sous forme d'un arbre.

L'arbre est composé de noeuds internes et de noeuds terminaux.

• Noeuds internes: chaque noeud interne représente une question sur une caractéristique (présence d'un symptôme).
• Noeuds terminaux: chaque noeud terminal représente un état (par exemple, "rhume", "appendicite", etc.).

Voici comment fonctionnent les arbres de décision :

1. Collectez des données sur les patients dont vous connaissez le type de maladie. Ces données peuvent inclure la douleur, la toux, la fièvre, etc.
2. Créez un arbre de décision. Cet arbre est une série de questions qui permettent de classer les patients en fonction de leurs symptômes.
3. Entraînez l'arbre sur les données collectées. Cela permet à l'arbre d'apprendre les questions à poser pour prédire le type de maladie.
4. Utilisez l'arbre pour prédire le type de maladie d'un nouveau patient.

Exemple:

Supposons que nous disposons de données sur 100 patients. Nous connaissons le type de maladie de chaque patient, ainsi que sa douleur, sa toux et sa fièvre. Nous voulons prédire le type de maladie d'un nouveau patient qui a de la fièvre et une toux.

1. Créons un arbre de décision. L'arbre de décision est une série de questions qui permettent de classer les patients en fonction de leurs symptômes.
2. Entraînons l'arbre sur les données collectées. Cela permet à l'arbre d'apprendre les questions à poser pour prédire le type de maladie.
3. Utilisons l'arbre pour prédire le type de maladie du nouveau patient. L'arbre prédit que le nouveau patient a un rhume.

Avantages des arbres de décision :

• Simples à comprendre et à interpréter.
• Peuvent gérer des données non linéaires.
• Efficaces pour les problèmes de classification avec un grand nombre de variables.

Inconvénients des arbres de décision :

• Peuvent être sensibles au bruit dans les données.
• Peuvent être biaisés si l'arbre n'est pas bien équilibré.
• Peuvent être difficiles à optimiser pour des performances optimales.

S'il ya un arbre, c'est que la forêt n'est pas loin 😂

6- Les forêts aléatoires (Random Forest)

Reprenons l'exemple de la prédiction du type de maladie d'un patient en fonction de ses symptômes.

Les forêts aléatoires sont un ensemble d'arbres de décision qui sont combinés pour améliorer la précision des prédictions. La forêt aléatoire est un modèle d'apprentissage automatique qui combine plusieurs arbres de décision pour obtenir une meilleure performance de classification.

L'idée principale est de créer une forêt d'arbres de décision, chaque arbre étant entraîné sur un échantillon différent des données. Lorsqu'une nouvelle instance arrive, elle est classée par chaque arbre de la forêt. La classe finale est ensuite déterminée par la majorité des votes des arbres.

Voici les étapes pour construire une forêt aléatoire :

1. Collecter des données sur les instances et leurs caractéristiques.
2. Choisir un nombre d'arbres à créer dans la forêt.
3. Pour chaque arbre :
   • Échantillonner un ensemble de données avec remplacement.
   • Construire un arbre de décision sur l'ensemble de données échantillonné.
4. Classer une nouvelle instance en fonction de la majorité des votes des arbres de la forêt.

Avantages des forêts aléatoires :

• Plus précises que les arbres de décision individuels.
• Robustes au bruit dans les données.
• Peuvent gérer des données non linéaires.
• Efficaces pour les problèmes de classification avec un grand nombre de variables.

Inconvénients des forêts aléatoires :

• Plus complexes à comprendre et à interpréter que les arbres de décision.
• Peuvent être biaisées si les arbres ne sont pas bien équilibrés.
• Peuvent être difficiles à optimiser pour des performances optimales.

Les forêts aléatoires sont un algorithme de classification puissant et flexible. Elles sont souvent utilisées pour les problèmes de classification avec un grand nombre de variables, tels que la classification d'images et la classification de texte.

Exemple:

Reprenons l'exemple du patient avec de la fièvre et une toux. La forêt aléatoire pourrait prédire que le patient a un rhume avec une probabilité de 80 %.

Avantages par rapport à l'arbre de décision :

• La forêt aléatoire est plus précise car elle combine les prédictions de plusieurs arbres.
• La forêt aléatoire est plus robuste au bruit dans les données car chaque arbre est entraîné sur un sous-ensemble des données.

Inconvénients par rapport à l'arbre de décision :

• La forêt aléatoire est plus complexe à comprendre et à interpréter.
• La forêt aléatoire peut être plus difficile à optimiser.

Les Réseaux de neurones artificiels (Artificial neural networks - ANN)

Neurone artificiel vs. Neurone biologique

Un neurone artificiel, souvent appelé perceptron, est l'unité de base d'un réseau de neurones artificiels. Pour mieux comprendre son fonctionnement, comparons-le à un neurone biologique.

• Entrées :

• Biologique : Dans le cerveau humain, un neurone reçoit des signaux électriques de nombreux autres neurones via des connexions synaptiques.
• Artificiel : Un neurone artificiel reçoit des valeurs d'entrée (par exemple, des caractéristiques d'un ensemble de données). Chaque valeur d'entrée est associée à un poids.

• Poids :

• Biologique : La force des connexions synaptiques entre les neurones varie, influençant ainsi la transmission du signal électrique.
• Artificiel : Les poids dans un neurone artificiel représentent l'importance relative des entrées. Ils sont ajustés lors de l'apprentissage pour optimiser la performance du modèle.

• Activation :

• Biologique : Si la somme pondérée des signaux électriques dépasse un seuil, le neurone biologique génère un potentiel d'action.
• Artificiel : Le neurone artificiel applique la somme pondérée des entrées multipliées par les poids. Ensuite, une fonction d'activation est appliquée pour déterminer la sortie du neurone.

• Sortie :

• Biologique : Le potentiel d'action du neurone biologique peut déclencher la transmission du signal à d'autres neurones.
• Artificiel : La sortie du neurone artificiel est le résultat de l'application de la fonction d'activation à la somme pondérée. Cela peut être la sortie finale du réseau ou être transmis à d'autres neurones.

Réseau de Neurones Artificiels

Un réseau de neurones artificiels est une collection de neurones interconnectés, organisés en couches. Il existe trois types de couches :

• Couche d'Entrée :
• Contient des neurones qui représentent les valeurs d'entrée.

• Couches Cachées :

• Composées de neurones qui effectuent des transformations complexes sur les entrées.
• Les connexions entre les neurones des différentes couches sont pondérées.

• Couche de Sortie :

• Produit la sortie du réseau après avoir subi plusieurs transformations.
• La structure du réseau dépend du problème à résoudre (classification, régression, etc.).

Fonctionnement

• Les informations se propagent à travers le réseau de la couche d'entrée à la couche de sortie.
• L'apprentissage se fait par ajustement des poids lors de la rétropropagation de l'erreur, minimisant ainsi la différence entre la prédiction du réseau et la sortie désirée.
Un réseau de neurones est constitué de plusieurs couches de neurones artificiels interconnectés. Les neurones d'une couche traitent les informations et les transmettent aux neurones de la couche suivante, et ainsi de suite jusqu'à la couche de sortie. C'est en ajustant les poids des connexions entre les neurones que le réseau apprend à effectuer une tâche spécifique.

En combinant ces unités simples (neurones) en architectures complexes (réseaux), les réseaux de neurones artificiels peuvent modéliser des relations non linéaires et résoudre des problèmes variés dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, et bien d'autres. Lorsque dans un réseau de neurones, plusieurs couches cahées sont utilisées, on parle alors de réseau de neurones profonds (deep neural networks - DNN) et le paradigme d'apprentissage associé est dit "Apprentissage Profond" ou en encore "Deep Learning" en anglais.

Les réseaux de neurones profonds (DNN) sont des modèles d'apprentissage automatique inspirés du fonctionnement du cerveau humain.

Voici les étapes pour construire un réseau de neurones profonds :

• Collecter des données sur les instances et leurs caractéristiques.
• Choisir une architecture de réseau (nombre de couches, nombre de neurones par couche, type de neurones).
• Initialiser les poids des synapses de manière aléatoire.
• Entraîner le réseau sur les données en utilisant la rétropropagation.
• Évaluer la performance du réseau sur un ensemble de données de test.

Voici quelques points importants à retenir sur les réseaux de neurones profonds :

• Avantages :
  • Capacité à apprendre des représentations complexes des données
  • Meilleure performance de classification que les modèles d'apprentissage automatique traditionnels
  • Flexibilité et adaptabilité à différentes tâches
• Inconvénients :
• Nécessite de grandes quantités de données pour l'apprentissage
• Nécessite du temps et des ressources de calcul importants
• Difficulté d'interprétation des modèles

Comparaison des algorithmes d'apprentissage automatique supervisés

Algorithme	Fonctionnement	Avantages	Inconvénients	Applications
Régression linéaire	Modélisation linéaire entre la variable cible et les variables explicatives	Simple à comprendre et à mettre en œuvre, ne nécessite pas d'apprentissage préalable	Ne fonctionne que pour les données linéaires, sensible aux valeurs aberrantes, ne prend pas en compte les interactions entre les variables	Prédiction de valeurs continues (ex: prix d'une maison)
Régression logistique	Modélisation de la probabilité d'un événement en fonction de variables explicatives	Simple à comprendre et à mettre en œuvre, ne nécessite pas d'apprentissage préalable	Ne fonctionne que pour les données binaires (malade/pas malade), sensible aux valeurs aberrantes, ne prend pas en compte les interactions entre les variables	Prédiction de probabilités (ex: risque de maladie)
SVM (Support Vector Machines)	Classification des données par hyperplans	Robustes aux valeurs aberrantes, peuvent gérer des données non linéaires, efficaces pour les problèmes de classification avec un grand nombre de variables	Plus complexes à comprendre et à mettre en œuvre que les autres algorithmes de classification, sensibles au choix des paramètres, peuvent être lents pour les grandes bases de données	Classification d'images, classification de texte
Arbres de décision	Classification des données par une série de questions	Simples à comprendre et à interpréter, peuvent gérer des données non linéaires, efficaces pour les problèmes de classification avec un grand nombre de variables	Peuvent être sensibles au bruit dans les données, peuvent être biaisés si l'arbre n'est pas bien équilibré, peuvent être difficiles à optimiser pour des performances optimales	Diagnostic médical, analyse de données
Forêts aléatoires	Combinaison de plusieurs arbres de décision pour une meilleure précision	Plus précises que les arbres de décision individuels, robustes au bruit dans les données	Plus complexes à comprendre et à interpréter que les arbres de décision, peuvent être difficiles à optimiser	Amélioration de la précision des arbres de décision
Réseaux de neurones profonds	Modélisation de patterns complexes dans les données	Plus précis que les arbres de décision et les forêts aléatoires, peuvent gérer des données non linéaires complexes	Plus complexes à comprendre et à interpréter, peuvent être biaisés si les données ne sont pas bien équilibrées, nécessitent une grande quantité de données pour être entraînés, peuvent être gourmands en calcul	Reconnaissance d'images, reconnaissance vocale, traduction automatique

Algorithmes Non-Supervisés

1- L'algorithme K-means 

Imaginez que vous souhaitez regrouper des clients en fonction de leurs habitudes d'achat. Vous disposez de données sur les achats de chaque client, telles que le montant dépensé, les produits achetés et la fréquence d'achat. L'algorithme K-means peut vous aider à regrouper les clients en segments pertinents.

Voici comment fonctionne l'algorithme K-means :

1. Choisissez le nombre de groupes (K). C'est un paramètre important qui influencera le résultat final.
2. Initialisez les centroïdes. Ce sont les points centraux de chaque groupe. Vous pouvez les choisir aléatoirement ou utiliser une méthode plus sophistiquée.
3. Attribuez chaque point de données au groupe dont le centroïde est le plus proche. La distance entre un point et un centroïde est généralement calculée à l'aide de la distance euclidienne.
4. Calculez les nouveaux centroïdes comme étant la moyenne des points de chaque groupe.
5. Répétez les étapes 3 et 4 jusqu'à ce que les centroïdes ne changent plus ou qu'un nombre maximum d'itérations soit atteint.

Exemple:

Supposons que nous avons 100 clients et que nous voulons les regrouper en 3 segments. Nous choisissons K=3 et initialisons les centroïdes aléatoirement. Après quelques itérations, l'algorithme K-means converge et nous obtenons 3 groupes de clients :

• Segment 1 (cluster 1): Clients qui dépensent beaucoup d'argent et achètent des produits de luxe.
• Segment 2 (cluster 2): Clients qui dépensent un montant moyen et achètent des produits de base.
• Segment 3  (cluster 3): Clients qui dépensent peu d'argent et achètent des produits en solde.

Avantages de l'algorithme K-means :

• Simple à comprendre et à mettre en œuvre.
• Rapide et efficace pour les grandes quantités de données.
• Permet de visualiser les données en regroupant les points similaires.

Inconvénients de l'algorithme K-means :

• Nécessite de choisir le nombre de groupes K a priori.
• Sensible aux valeurs aberrantes.
• Ne fonctionne que pour des données numériques.

L'algorithme K-means est un outil puissant pour la segmentation des données. Il est simple à utiliser et efficace pour les grandes quantités de données. Cependant, il est important de choisir le nombre de groupes K avec soin et de s'assurer que les données sont prétraitées correctement.

2- Le clustering hiérarchique

Le clustering hiérarchique : une approche arborescente pour regrouper des données

Reprenons l'exemple de la segmentation des clients en fonction de leurs habitudes d'achat.

Le clustering hiérarchique est une méthode de clustering qui permet de créer une hiérarchie de groupes de clients. Le clustering hiérarchique est une méthode pour regrouper des données de manière arborescente, en créant une hiérarchie de clusters (segments).

Voici comment fonctionne le clustering hiérarchique :

1. Calculez la distance entre chaque paire de points de données. La distance euclidienne est généralement utilisée.
2. Créez un cluster pour chaque point de données.
3. Fusionnez les clusters les plus proches en un seul cluster.
4. Répétez les étapes 3 et 4 jusqu'à ce qu'il ne reste qu'un seul cluster.

Il existe deux types de clustering hiérarchique :

• Ascendant (agglomératif): Commence par des clusters individuels et les fusionne progressivement.
• Descendant (divisif): Commence par un seul cluster et le divise progressivement en sous-clusters.

Avantages du clustering hiérarchique :

• Ne nécessite pas de choisir le nombre de groupes a priori.
• Permet de visualiser les données sous forme de dendrogramme.
• Flexible et peut être utilisé avec différentes distances et métriques de similarité.

Inconvénients du clustering hiérarchique:

• Peut être sensible au bruit dans les données.
• L'ordre de fusion des clusters peut influencer le résultat final.
• Difficile à interpréter pour les grandes quantités de données.

Exemple:

Reprenons l'exemple des 100 clients que nous voulons regrouper en 3 segments.

Clustering ascendant:

1. Calculons la distance entre chaque client.
2. Créons un cluster pour chaque client.
3. Fusionnons les clients les plus proches en un seul cluster.
4. Répétons les étapes 3 et 4 jusqu'à ce qu'il ne reste que 3 clusters.

Clustering descendant:

1. Commençons par un seul cluster contenant tous les clients.
2. Divisons le cluster en deux sous-clusters en fonction de la distance entre les clients.
3. Répétons l'étape 2 jusqu'à ce que nous obtenions 3 clusters.

Le clustering hiérarchique est une méthode de clustering flexible et puissante. Il permet de visualiser les données et de créer une hiérarchie de groupes. Cependant, il est important de choisir la méthode de clustering appropriée et de s'assurer que les données sont prétraitées correctement.

3- L'analyse en composantes principales (PCA)

Imaginez que vous avez un grand panier rempli de pommes. Ces pommes ont différentes tailles, couleurs, et textures. Et si vous ne pouvez en garder qu'un petit nombre ? L'analyse en composantes principales (PCA) est un outil qui peut vous aider à choisir les quelques pommes qui capturent le mieux l'ensemble de la variété du panier.

Comment fonctionne la PCA ?

1. Transformez les pommes en points dans un espace à plusieurs dimensions. Chaque dimension représente une caractéristique des pommes, comme la taille, la couleur, et la texture.
2. Trouvez la direction dans laquelle les pommes sont le plus dispersées. Cette direction est appelée la première composante principale (PC1).
3. Projetez les pommes sur PC1. Cela signifie que vous les étirez ou rétrécissez le long de PC1 pour voir à quel point elles sont "éloignées" du centre du panier.
4. Trouvez la direction perpendiculaire à PC1 dans laquelle les pommes restantes sont le plus dispersées. Cette direction est la deuxième composante principale (PC2).
5. Répétez les étapes 3 et 4 pour trouver les autres composantes principales.

En gardant seulement les premières composantes principales, vous conservez la plus grande partie de la variation des pommes avec beaucoup moins de dimensions. C'est comme si vous choisissiez quelques pommes représentatives du panier entier.

Exemple:

Reprenons l'exemple des pommes. Supposons que vous ne pouvez garder que 2 pommes. La PCA vous aiderait à choisir 2 pommes qui représentent bien la taille, la couleur et la texture de toutes les pommes, même si elles ne sont pas identiques à aucune d'entre elles.

Avantages de la PCA :

• Réduction de la dimensionnalité: Permet de réduire le nombre de variables sans perdre beaucoup d'information.
• Visualisation: Aide à visualiser des données à plusieurs dimensions en les projetant sur des dimensions inférieures.
• Détection d'anomalies: Les points éloignés des composantes principales peuvent être des anomalies.

Inconvénients de la PCA :

• Perte d'information: La réduction de la dimensionnalité entraîne une perte d'information.
• Interprétation difficile: Les composantes principales peuvent être des combinaisons complexes de variables d'origine.
• Ne fonctionne que pour les données numériques continues.

La PCA est un outil puissant pour réduire la dimensionnalité et visualiser des données complexes. Cependant, il est important de comprendre ses limitations et de l'utiliser de manière appropriée.

Types de problèmes en Apprentissage Automatique (Machine Learning)

1. Régression:

• Objectif: Prédire une valeur numérique continue à partir d'une ou plusieurs variables.
• Exemple: Prédire le prix d'une maison en fonction de sa superficie, de son nombre de chambres et de son emplacement.
• Algorithmes populaires: Régression linéaire, régression polynomiale, forêts aléatoires

2. Classification:

• Objectif: Prédire la catégorie à laquelle appartient une instance à partir d'une ou plusieurs variables.
• Exemple: Déterminer si un email est un spam ou non, ou si une image représente un chat ou un chien.
• Algorithmes populaires: K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, réseaux de neurones profonds

3. Clustering:

• Objectif: Grouper des instances similaires ensemble sans étiquettes pré-définies.
• Exemple: Identifier des segments de clients dans une base de données marketing, ou regrouper des articles de blog par thématique.
• Algorithmes populaires: K-means, DBSCAN, hiérarchique

En résumé:

• La régression prédit des valeurs numériques.
• La classification prédit des catégories.
• Le clustering regroupe des instances similaires.

Choisir le bon type de problème dépend de l'objectif de votre projet de Machine Learning.

Concept de données d'entraînement et de test

Imaginez que vous souhaitez apprendre à un chien à rapporter une balle.

• Données d'entraînement: Vous lancez la balle plusieurs fois et encouragez le chien à la rapporter. C'est l'apprentissage, où le chien utilise les exemples (données) pour apprendre la tâche.
• Données de test: Vous lancez la balle une dernière fois, mais sans encouragement. C'est le test, où vous évaluez si le chien a appris la tâche en observant sa performance.

En résumé:

• Données d'entraînement: Apprennent au modèle à effectuer une tâche.
• Données de test: Evaluent la performance du modèle après l'apprentissage.

Pourquoi est-ce important ?

• Éviter le surapprentissage: Le modèle s'adapte trop aux données d'entraînement et ne fonctionne pas bien sur de nouvelles données.
• Obtenir une évaluation précise: Les données de test ne sont pas vues pendant l'apprentissage, ce qui donne une évaluation plus juste.

Conseils pour les débutants:

• Utilisez 70% des données pour l'entraînement et 30% pour le test.
• Assurez-vous que les données de test sont représentatives des données réelles.
• N'utilisez pas les données de test pour ajuster le modèle.

En conclusion, les données d'entraînement et de test sont essentielles pour apprendre et évaluer les modèles d'apprentissage automatique.

Le pré-traitement des données

Le pré-traitement des données : un pilier de l'apprentissage automatique

Imaginez que vous souhaitez apprendre à un enfant à jouer aux échecs. Avant de commencer à apprendre les règles et les stratégies, il est important de lui apprendre à manipuler les pièces et à comprendre le fonctionnement du plateau. Le pré-traitement des données joue un rôle similaire dans l'apprentissage automatique.

Le pré-traitement des données consiste à préparer les données pour l'apprentissage automatique en les nettoyant, en les transformant et en les enrichissant.

Pourquoi est-ce important ?

• Améliorer la qualité des données: Le pré-traitement permet de corriger les erreurs, de supprimer les valeurs aberrantes et de gérer les valeurs manquantes.
• Améliorer les performances des modèles: Des données pré-traitées permettent aux modèles d'apprentissage automatique d'apprendre plus facilement et d'obtenir de meilleurs résultats.
• Faciliter l'apprentissage: Des données pré-traitées sont plus faciles à comprendre et à analyser pour les modèles.

Voici quelques étapes courantes du pré-traitement des données pour l'apprentissage automatique :

• Nettoyage des données: Supprimer les erreurs, les doublons et les valeurs aberrantes.
• Traitement des valeurs manquantes: Les remplacer par des valeurs moyennes, des médianes ou des valeurs prédites.
• Encodage des données catégorielles: Transformer les variables catégorielles en variables numériques.
• Normalisation des données: Mettre toutes les variables sur la même échelle.
• Réduction de la dimensionnalité: Réduire le nombre de variables si nécessaire.
• Échantillonnage: Créer un ensemble de données d'apprentissage équilibré et représentatif.

Le pré-traitement des données est une étape essentielle de l'apprentissage automatique.

En consacrant du temps à cette étape, vous pouvez améliorer la qualité de vos modèles et obtenir des résultats plus précis.

N'oubliez pas que le pré-traitement est un investissement en temps qui vous rapportera de gros dividendes en aval.

Voici quelques conseils pour les débutants :

• Commencez par explorer vos données et identifier les problèmes potentiels.
• Utilisez des outils et des bibliothèques de pré-traitement disponibles pour automatiser les tâches répétitives.
• N'hésitez pas à expérimenter différentes techniques de pré-traitement et à comparer les résultats.
• Documentez vos transformations de données pour que vous puissiez les reproduire ultérieurement.