Content de te revoir.
Jusqu'à présent, j'ai bavardé sur ce qu'est l'apprentissage automatique, et j'espère que vous avez une petite
idée de pourquoi nous l'avons et pourquoi c'est utile.
Mais en fin de compte, la seule raison pour laquelle nous nous soucions de l'apprentissage automatique est que nous sommes en
mesure d'utiliser des machines pour prédire les résultats en fonction des données entrantes.
C'est ça.
Maintenant, cette idée d'apprentissage automatique et ne vous inquiétez pas, je sais que nous continuons à parler d'une théorie, mais je vous promets
que nous allons d'abord faire quelques exercices de codage.
Mais je veux parler rapidement de certaines des catégories d'apprentissage automatique que vous voyez souvent.
Et gardez à l'esprit ce que j'ai dit, c'est-à-dire que l'apprentissage automatique consiste simplement à prédire les résultats en
fonction des données entrantes et toutes ces sous-catégories le font simplement.
Par exemple, nous avons l'idée d'un apprentissage supervisé.
Ce qui est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique.
Dans cet apprentissage supervisé, les données que nous avons reçues ont déjà des catégories.
Considérez-le comme un fichier CSV avec une étiquette de lignes et de colonnes.
Nous avons des données étiquetées et des données de test qui sont étiquetées afin que nous sachions si notre fonction est bonne ou mauvaise.
Ainsi, dans un scénario d'apprentissage supervisé, nous pouvons faire des choses comme la classification pour décider s'il s'agit d'une pomme
ou d'une poire Le modèle d'apprentissage automatique trace simplement une ligne pour décider, hé, c'est une pomme et c'est
une poire.
Ou nous pourrions faire quelque chose appelé régression au lieu d'une classification basée sur les intrants, par exemple,
prédire les cours des actions, une autre façon d'utiliser l'apprentissage supervisé est, par exemple, d'embaucher des ingénieurs sur
la base des intrants, sur la base d'années d'expérience, sur la base peut-être âge, peut-être où ils vivent, quel type
d'ordinateurs ils ont.
Toutes ces sortes d'entrées qui sont étiquetées peuvent être utilisées dans un système d'apprentissage supervisé pour décider si je dois embaucher
cet ingénieur ou non ?
Maintenant, nous avons parfois des données qui n'ont pas d'étiquettes et c'est ce qu'on appelle l'apprentissage non supervisé.
Encore une fois, considérez-le comme un fichier CSV sans peut-être l'étiquette des noms de colonnes.
Parfois avec des choses comme le clustering.
Nous devons créer ces groupes ou au moins la machine pour créer ces groupes.
Par exemple, nous lui donnons un tas de points de données et ensuite la machine décide, oh, c'est un
groupe, c'est un groupe et c'est un groupe.
Ou nous pouvons avoir quelque chose comme l'apprentissage des règles d'association où nous associons différentes choses pour prédire
ce qu'un client pourrait peut-être acheter à l'avenir.
Lorsque les groupes n'existent pas, nous appelons cela l'apprentissage non supervisé.
Nous pouvons dire à la machine qu'ils ont raison ou tort comme nous le pouvons quand nous faisons des pommes contre des
poires, puisqu'il n'y a pas de vraies catégories, mais nous laissons les machines créer ces catégories pour nous.
Enfin, nous avons cette idée d'apprentissage par renforcement.
Et l'apprentissage par renforcement est vraiment intéressant car il s'agit d'enseigner aux machines par essais et erreurs,
par des récompenses et des punitions.
Donc, le programme apprend simplement un jeu en y jouant des millions de fois jusqu'à ce que, eh bien, il obtienne le score
le plus élevé, il ne sait pas ce qu'il fait au début, mais ensuite il essaie de maximiser le score et finit
par comprendre que, hé, peut-être que je devrais essayer de me déplacer là où la balle vient.
C'est donc une scène d'acquisition de compétences ou d'apprentissage en temps réel.
Et vous le voyez beaucoup dans les programmes d'apprentissage automatique qui jouent, par exemple, aux jeux vidéo.
Maintenant, je vais créer un lien vers une ressource afin que vous puissiez approfondir ces sujets.
Et en fait, nous en parlerons un peu plus et les comprendrons beaucoup mieux une fois que nous aurons terminé
certains des exercices.
Mais l'idée ici est que l'apprentissage automatique a différentes catégories et différentes manières d'atteindre son objectif.
Et des sujets comme les réseaux de neurones, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support,
les k plus proches voisins sont simplement des algorithmes qui sont utilisés avec ces sous-champs pour arriver à ces prédictions.
Mais rappelez-vous, l'essentiel, tout cela, ce qu'ils font, c'est d'essayer d'apprendre des données qu'il reçoit
et de prédire quelque chose.
Je verrai dans le prochain.
Bubby.