L’apprentissage supervisé est un concept fondamental de l’intelligence artificielle. Explorez en détail son fonctionnement, sa définition, ses applications et les avantages qu’il offre dans la résolution de problèmes complexes. Découvrez dans cet article comment l’apprentissage supervisé est au cœur du machine learning, permettant aux machines d’acquérir des connaissances à partir de données.
Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?
L’apprentissage supervisé et non supervisé sont deux approches essentielles de l’apprentissage automatique. L’apprentissage supervisé, sous-catégorie du machine learning, repose sur la supervision et le guidage. Les modèles d’apprentissage automatique (ou machine learning en anglais) sont formés à partir de données étiquetées, constituant la base de ce processus. Cette approche est l’une des différences avec l’apprentissage non supervisé, où les données ne sont pas cataloguées.
L’apprentissage supervisé trouve une large application dans la data science, soutenant des tâches de classification, régression, et autres problématiques prédictives. Il est primordial dans de nombreuses applications d’une intelligence artificielle comme :
- la reconnaissance vocale ;
- la détection de fraude ;
- la recommandation de produits ;
- la vision par ordinateur.
Cette technique permet aux machines d’acquérir des compétences en s’appuyant sur des références du monde réel. Cela ouvre ainsi la voie à des applications puissantes et à une prise de décision automatisée.
L’idée centrale de l’apprentissage supervisé est d’instruire un modèle à partir d’exemples connus. Concrètement, cela signifie que le jeu de données d’entraînement contient des exemples de données associés à des étiquettes ou des catégories préalablement définies. Le modèle analyse ces exemples pour apprendre les relations entre les données d’entrée et les étiquettes de sortie correspondantes.
Comment fonctionne l’apprentissage supervisé ?
L’apprentissage supervisé est un processus itératif qui permet aux machines d’apprendre à partir de données étiquetées. C’est-à-dire des données pour lesquelles la réponse ou la sortie souhaitée est déjà connue.
Préparation des données
Avant d’utiliser un algorithme d’apprentissage supervisé ou non supervisé, la préparation des données est essentielle. Cette étape englobe la collecte des données, l’élimination des valeurs aberrantes ou manquantes pour garantir des résultats fiables. Il s’agit également de procéder à une normalisation pour mettre les données à la même échelle. La division des données en sous-catégories telles que les ensembles d’entraînement, de validation et de tests est cruciale.
L’ensemble d’entraînement permet de former le modèle, tandis que l’ensemble de validation est employé pour ajuster les paramètres du modèle. Enfin, l’ensemble du test évalue les performances du modèle pour obtenir des résultats significatifs.
Entraînement du modèle
Une fois les données préparées, l’algorithme d’apprentissage supervisé est utilisé pour former le modèle. Ce dernier analyse les exemples du jeu de données d’entraînement. Puis il apprend les relations entre les données d’entrée et les étiquettes de sortie. Enfin, il ajuste ses paramètres pour minimiser l’erreur de prédiction. Par exemple, dans une tâche de classification, le modèle apprend à associer des données d’entrée à des catégories spécifiques.
Évaluation du modèle
Après l’entraînement, le modèle est évalué sur un ensemble de données de validation ou de test indépendant. L’objectif est d’estimer sa précision et sa capacité à faire des prédictions correctes. La précision est habituellement mesurée en utilisant des métriques appropriées, telles que l’exactitude, la précision, le rappel et le F-score. L’évaluation sert à déterminer si le modèle est susceptible de généraliser à de nouvelles données. Elle permet aussi de savoir s’il est prêt pour un usage en production.
Réglage et Amélioration
Si le modèle n’atteint pas les performances voulues lors de l’évaluation, des ajustements sont effectués. Cela peut provoquer le choix d’un algorithme différent, la modification des paramètres ou l’augmentation de la taille de l’ensemble d’entraînement. Le processus d’entraînement, d’évaluation et de réglage est répété jusqu’à ce que le modèle atteigne les performances souhaitées.
Les principaux algorithmes d’apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé repose sur une variété d’algorithmes puissants, chacun est adapté à des types de tâches spécifiques. Parmi eux, on distingue les algorithmes de régression et les algorithmes de classification.
Algorithmes de régression
Les algorithmes de régression sont employés pour annoncer des valeurs continues (prix, températures, quantités de produits vendus, etc). Voici quelques-uns des algorithmes de régression les plus couramment utilisés :
- Régression linéaire : elle modélise la relation linéaire entre une variable d’entrée et une variable de sortie. Elle est utilisée lorsque les données présentent une relation linéaire simple. Par exemple, elle peut être appliquée pour prédire le prix d’une maison en fonction de sa surface.
- Régression logistique : la régression logistique est utilisée pour des tâches de classification binaire, où la sortie est soit 0 soit 1. Elle est fréquemment déployée dans des applications telles que la prédiction de la probabilité de défaut de paiement d’un emprunteur.
- Régression polynomiale : la régression polynomiale modélise des relations non linéaires entre les variables d’entrée et de sortie. Elle est efficace lorsque les données incluent des tendances courbes ou non linéaires.
- Régression spline : les régressions splines sont utilisées pour ajuster des courbes lisses aux données. Elles sont particulièrement adaptées à des situations où la relation entre les variables est complexe et peut contenir des points d’inflexion.
- Régression non linéaire : elle sert lorsque la relation entre les variables d’entrée et de sortie est complexe, non présentable de manière linéaire. Les algorithmes de régression non linéaire sont bénéfiques pour modéliser des données comportant des fluctuations imprévisibles.
Exemples d’utilisation des algorithmes de régression :
- prédiction des ventes de produits en fonction de la publicité ;
- estimation de la consommation d’énergie en fonction de la température extérieure ;
- prédiction des prix des actions en fonction des données du marché.
Algorithmes de classification
Les algorithmes de classification servent à prédire des catégories ou des étiquettes : « voiture » ou « camion » pour une image et « spam » ou « non-spam » pour un e-mail. Voici quelques-uns des algorithmes de classification les plus couramment utilisés :
- Arbres de décision : les arbres de décision sont des modèles qui divisent progressivement les données en catégories en utilisant une série de questions oui/non. Ils sont largement utilisés dans la classification et sont faciles à interpréter.
- Machines à vecteurs de support (SVM) : les SVM séparent les données en classes en trouvant un hyperplan optimal. Elles sont efficaces pour la classification binaire et multiclasse.
- K plus proches voisins (KNN) : l’algorithme des k plus proches voisins, ou k-NN (K Nearest Neighbors), est une des techniques d’apprentissage supervisé employée pour la classification et la régression. Il se base sur des données d’entrée et de sortie étiquetées pour apprendre la relation entre elles.
Après cette phase d’entraînement, l’algorithme peut prédire des valeurs de sortie en se basant uniquement sur les données d’entrée. C’est un moyen simple et efficace de résoudre des problèmes de prédiction en utilisant des données labellisées. Exemples d’utilisation des algorithmes de classification :
- reconnaissance d’objets dans des images ;
- détection de spam dans les e-mails ;
- classification des clients en fonction de leurs préférences d’achat.
Avantages et inconvénients de l’apprentissage supervisé
Avantages de l’apprentissage supervisé
- La précision : l’un des avantages majeurs de l’apprentissage supervisé réside dans sa capacité à produire des modèles très précis.
En particulier pour les problèmes de classification, ces modèles peuvent atteindre des niveaux élevés de précision. C’est une méthode de choix pour de multiples applications critiques. L’apprentissage supervisé est réputé pour sa précision, car il bénéficie de données d’entraînement comprenant des réponses connues.
- L’applicabilité : l’apprentissage supervisé est polyvalent et peut être utilisé pour résoudre une grande variété de problèmes.
Cette méthode est applicable dans de nombreux domaines : reconnaissance d’objets, classification de texte, prédiction de la demande, etc. Cela en fait un outil précieux pour de nombreux secteurs.
- L’interprétabilité : certains modèles d’apprentissage supervisé, tels que les arbres de décision, sont interprétables.
Cela signifie que l’on peut appréhender comment le modèle effectue des choix en examinant ses règles ou ses chemins de décision. L’interprétabilité est essentielle dans les domaines où la transparence des décisions est cruciale, comme la médecine.
Inconvénients de l’apprentissage supervisé
- Les données étiquetées : L’un des principaux inconvénients de l’apprentissage supervisé est qu’il réclame des données étiquetées. Cela signifie que chaque exemple dans l’ensemble de données d’entraînement doit être associé à une étiquette ou une catégorie, ce qui peut être coûteux et laborieux à recueillir. La collecte de données étiquetées exige généralement des efforts considérables pour identifier un ensemble d’entrées et fournir la sortie souhaitée pour chacune des entrées.
- Les prédictions biaisées : si les données d’entraînement sont biaisées, le modèle résultant sera faussé. En effet, les réponses obtenues sont tributaires d’une base de données et sont susceptibles d’être altérées par des préjugés. Ce biais peut ainsi avoir des conséquences graves dans des domaines tels que la justice pénale ou la détection médicale.
- La complexité : certains modèles d’apprentissage supervisé, en particulier ceux basés sur des réseaux de neurones profonds, sont souvent très complexes. La mise en œuvre et la gestion de ces modèles requièrent des ressources importantes en termes de calcul et d’expertise en apprentissage automatique.
- La limitation de la qualité des données : l’efficacité de l’apprentissage supervisé dépend de la qualité des données d’entraînement. Des données incorrectes, bruitées ou incomplètes peuvent provoquer des modèles inexacts et des prédictions de mauvaise qualité. L’apprentissage automatique impose une quantité considérable de données pour permettre aux machines d’apprendre. C’est pourquoi une abondance de données, comprenant de nombreux exemples et réponses, est essentielle. L’absence de données en quantité suffisante conduit à des prédictions erronées. En effet, les ordinateurs se basent sur les exemples pour fournir des réponses précises.
- Le budget de fonctionnement : les modèles supervisés nécessitent une grande quantité d’exemples, ce qui demande beaucoup de temps et d’investissements financiers. Outre le coût élevé lié à l’apprentissage automatique, la recherche d’un expert en traitement de données n’est pas aisée.