Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est une approche fondamentale de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle où les algorithmes apprennent à partir de jeux de données étiquetés pour faire des prédictions ou des classifications. Dans ce paradigme, le modèle est entraîné à l’aide de données d’entrée associées à la sortie correcte, ce qui lui permet d’apprendre la relation entre les deux. En analysant ces points de données étiquetés, le modèle peut généraliser et prédire avec précision les résultats pour de nouvelles données non vues.

Comment fonctionne l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé consiste à entraîner un modèle d’apprentissage automatique à l’aide d’un jeu de données étiqueté, où chaque point de données comprend des caractéristiques d’entrée et une sortie désirée correspondante. Le processus suit ces étapes clés :

1. Collecte et préparation des données :

   • Données étiquetées : Rassembler un jeu de données où les entrées sont associées aux sorties correctes. Ces données étiquetées servent de référence pour l’entraînement.
   • Extraction de caractéristiques : Identifier et extraire les caractéristiques pertinentes des données d’entrée qui aideront le modèle à faire des prédictions précises.

2. Sélection du modèle :

   • Choisir un algorithme d’apprentissage supervisé approprié en fonction du type de problème (classification ou régression) et de la nature des données.

3. Entraînement du modèle :

   • Initialisation : Démarrer avec des paramètres ou poids initiaux pour le modèle.
   • Prédiction : Le modèle effectue des prédictions sur les données d’entraînement avec ses paramètres actuels.
   • Fonction de perte : Calculer la fonction de perte (également appelée fonction de coût) pour mesurer la différence entre les prédictions du modèle et les sorties réelles désirées.
   • Optimisation : Ajuster les paramètres du modèle pour minimiser la perte à l’aide d’algorithmes d’optimisation tels que la descente de gradient.

4. Évaluation du modèle :

   • Évaluer la performance du modèle avec un jeu de validation distinct pour s’assurer qu’il généralise bien à de nouvelles données.
   • Des métriques telles que la précision, le rappel, la sensibilité et l’erreur quadratique moyenne sont utilisées pour évaluer la performance.

5. Déploiement :

   • Une fois que le modèle atteint une performance satisfaisante, il peut être déployé pour faire des prédictions sur de nouvelles données non vues.

L’essence de l’apprentissage supervisé réside dans le fait de guider le modèle avec les bonnes réponses lors de l’entraînement, lui permettant d’apprendre des modèles et des relations dans les données qui relient les entrées aux sorties.

Types d’apprentissage supervisé

Les tâches d’apprentissage supervisé sont principalement catégorisées en deux types : classification et régression.

1. Classification

Les algorithmes de classification sont utilisés lorsque la variable de sortie est une catégorie ou une classe, comme « spam » ou « non spam », « maladie » ou « pas de maladie », ou des types d’objets dans des images.

• Objectif : Attribuer les données d’entrée à des catégories prédéfinies.
• Algorithmes de classification courants :
  • Régression logistique : Utilisée pour les problèmes de classification binaire, modélisant la probabilité d’un résultat discret.
  • Arbres de décision : Divisent les données en fonction des valeurs des caractéristiques pour prendre une décision à chaque nœud, menant à une prédiction.
  • Machines à vecteurs de support (SVM) : Trouvent l’hyperplan optimal qui sépare les classes dans l’espace des caractéristiques.
  • k plus proches voisins (KNN) : Classifient les points de données selon la majorité de leur voisinage le plus proche.
  • Naive Bayes : Classificateurs probabilistes appliquant le théorème de Bayes avec l’hypothèse d’indépendance des caractéristiques.
  • Forêt aléatoire : Un ensemble d’arbres de décision qui améliore la précision de la classification et contrôle le surapprentissage.

Exemples d’utilisation :

• Détection de spam dans les e-mails : Classer les e-mails en « spam » ou « non spam » selon leur contenu.
• Reconnaissance d’image : Identifier des objets ou des personnes dans des images.
• Diagnostic médical : Prédire si un patient a une maladie particulière à partir de résultats médicaux.

2. Régression

Les algorithmes de régression sont utilisés lorsque la variable de sortie est une valeur continue, comme la prédiction de prix, de températures ou de valeurs boursières.

• Objectif : Prédire une sortie réelle ou continue à partir des caractéristiques d’entrée.
• Algorithmes de régression courants :
  • Régression linéaire : Modélise la relation entre les variables d’entrée et la sortie continue avec une équation linéaire.
  • Régression polynomiale : Étend la régression linéaire en ajustant une équation polynomiale aux données.
  • Support Vector Regression (SVR) : Adaptation des SVM pour les problèmes de régression.
  • Régression par arbre de décision : Utilise des arbres de décision pour prédire des sorties continues.
  • Régression par forêt aléatoire : Une méthode d’ensemble combinant plusieurs arbres de décision pour les tâches de régression.

Exemples d’utilisation :

• Prédiction du prix de l’immobilier : Estimer le prix de propriétés selon des critères comme l’emplacement, la taille et les équipements.
• Prévisions des ventes : Prédire les chiffres de ventes futures à partir de données historiques.
• Prévisions météorologiques : Estimer les températures ou les quantités de précipitations.

Concepts clés en apprentissage supervisé

• Données étiquetées : La base de l’apprentissage supervisé repose sur des données étiquetées, où chaque entrée est associée à sa sortie correcte. Les étiquettes fournissent la supervision nécessaire au modèle pour apprendre.
• Jeux d’entraînement et de test :
  • Jeu d’entraînement : Utilisé pour entraîner le modèle. Le modèle apprend à partir de ces données.
  • Jeu de test : Sert à évaluer la performance du modèle sur des données non vues.
• Fonction de perte :
  • Une fonction mathématique qui mesure l’erreur entre les prédictions du modèle et les sorties réelles.
  • Fonctions de perte courantes :
    • Erreur quadratique moyenne (MSE) : Utilisée pour les tâches de régression.
    • Perte d’entropie croisée : Utilisée pour les tâches de classification.
• Algorithmes d’optimisation :
  • Méthodes utilisées pour ajuster les paramètres du modèle afin de minimiser la fonction de perte.
  • Descente de gradient : Ajuste les paramètres de manière itérative pour trouver le minimum de la fonction de perte.
• Surapprentissage et sous-apprentissage :
  • Surapprentissage : Le modèle apprend trop bien les données d’entraînement, y compris le bruit, et généralise mal sur de nouvelles données.
  • Sous-apprentissage : Le modèle est trop simple et ne capture pas les schémas sous-jacents des données.
• Techniques de validation :
  • Validation croisée : Partitionner les données en sous-ensembles pour valider la performance du modèle.
  • Régularisation : Techniques comme Lasso ou Ridge pour prévenir le surapprentissage.

Algorithmes d’apprentissage supervisé

Plusieurs algorithmes sont essentiels à l’apprentissage supervisé, chacun ayant des caractéristiques uniques adaptées à des problèmes spécifiques.

1. Régression linéaire

• But : Modéliser la relation entre les variables d’entrée et une sortie continue.
• Fonctionnement : Ajuste une équation linéaire aux données observées, minimisant l’écart entre les valeurs prédites et réelles.

2. Régression logistique

• But : Utilisée pour les problèmes de classification binaire.
• Fonctionnement : Modélise la probabilité qu’un événement se produise en ajustant les données à une fonction logistique.

3. Arbres de décision

• But : Aussi bien pour les tâches de classification que de régression.
• Fonctionnement : Divise les données en branches selon les valeurs de caractéristiques, créant une structure arborescente pour prendre des décisions.

4. Machines à vecteurs de support (SVM)

• But : Efficaces dans des espaces de grande dimension pour la classification et la régression.
• Fonctionnement : Trouvent l’hyperplan qui sépare au mieux les classes dans l’espace des caractéristiques.

5. Naive Bayes

• But : Tâches de classification, notamment avec de grands ensembles de données.
• Fonctionnement : Applique le théorème de Bayes avec l’hypothèse d’indépendance des caractéristiques.

6. k plus proches voisins (KNN)

• But : Tâches de classification et de régression.
• Fonctionnement : Prédit la sortie selon la majorité des classes (classification) ou la moyenne (régression) des k points de données les plus proches.

7. Réseaux de neurones

• But : Modéliser des relations complexes et non linéaires.
• Fonctionnement : Composés de couches de nœuds interconnectés (neurones) qui traitent les données d’entrée pour produire une sortie.

8. Forêt aléatoire

• But : Améliorer la précision de prédiction et contrôler le surapprentissage.
• Fonctionnement : Construit plusieurs arbres de décision et fusionne leurs résultats.

Applications et cas d’utilisation de l’apprentissage supervisé

Les algorithmes d’apprentissage supervisé sont polyvalents et trouvent des applications dans de nombreux domaines.

1. Reconnaissance d’images et d’objets

• Application : Classifier des images ou détecter des objets dans des images.
• Exemple : Identifier des animaux sur des photos de la nature ou détecter des défauts en production.

2. Analytique prédictive

• Application : Prévoir les tendances futures à partir de données historiques.
• Exemple : Prévision des ventes, prédiction des prix boursiers, optimisation de la chaîne logistique.

3. Traitement automatique du langage naturel (TALN)

• Application : Comprendre et générer le langage humain.
• Exemple : Analyse de sentiments, traduction automatique, interactions avec des chatbots.

4. Détection de spam

• Application : Filtrer les e-mails indésirables.
• Exemple : Classer les e-mails en « spam » ou « non spam » selon les caractéristiques du contenu.

5. Détection de fraude

• Application : Détecter les activités frauduleuses.
• Exemple : Surveiller les transactions pour détecter des anomalies dans la banque ou l’utilisation de cartes de crédit.

6. Diagnostic médical

• Application : Aider à la détection et au pronostic de maladies.
• Exemple : Prédire la récidive d’un cancer à partir de données patient.

7. Reconnaissance vocale

• Application : Convertir la parole en texte.
• Exemple : Assistants vocaux comme Siri ou Alexa comprenant les commandes des utilisateurs.

8. Recommandations personnalisées

• Application : Recommander des produits ou contenus aux utilisateurs.
• Exemple : Sites e-commerce suggérant des articles selon les achats passés.

Apprentissage supervisé dans l’automatisation de l’IA et les chatbots

L’apprentissage supervisé est essentiel au développement de l’automatisation par IA et des technologies de chatbots.

1. Classification d’intention

• But : Déterminer l’intention de l’utilisateur à partir de son entrée.
• Application : Les chatbots utilisent des modèles d’apprentissage supervisé entraînés sur des exemples de requêtes et d’intentions pour comprendre les demandes.

2. Reconnaissance d’entités

• But : Identifier et extraire les informations clés des entrées utilisateurs.
• Application : Extraire des dates, noms, lieux ou produits pour fournir des réponses pertinentes.

3. Génération de réponses

• But : Générer des réponses précises et contextuelles.
• Application : Entraîner des modèles sur des données de conversation pour permettre aux chatbots de répondre naturellement.

4. Analyse de sentiment

• But : Déterminer le ton émotionnel des messages utilisateurs.
• Application : Adapter les réponses selon le sentiment détecté, comme proposer de l’aide en cas de frustration.

5. Personnalisation

• But : Adapter les interactions selon les préférences et l’historique de l’utilisateur.
• Application : Chatbots proposant des recommandations personnalisées ou se souvenant des interactions passées.

Exemple dans le développement de chatbot :

Un chatbot de service client est entraîné à l’aide de l’apprentissage supervisé sur des historiques de conversations. Chaque dialogue est étiqueté avec les intentions des clients et les réponses appropriées. Le chatbot apprend à reconnaître les questions fréquentes et à fournir des réponses précises, améliorant ainsi l’expérience client.

Défis de l’apprentissage supervisé

Bien que l’apprentissage supervisé soit puissant, il présente plusieurs défis :

1. Étiquetage des données

• Problème : L’acquisition de données étiquetées peut être coûteuse et chronophage.
• Impact : Sans suffisamment de données étiquetées de qualité, la performance du modèle peut être limitée.
• Solution : Utiliser des techniques d’augmentation de données ou l’apprentissage semi-supervisé pour exploiter des données non étiquetées.

2. Surapprentissage

• Problème : Les modèles peuvent bien fonctionner sur les données d’entraînement mais mal sur de nouvelles données.
• Impact : Le surapprentissage réduit la capacité de généralisation du modèle.
• Solution : Appliquer la régularisation, la validation croisée et des modèles plus simples pour éviter le surapprentissage.

3. Complexité computationnelle

• Problème : L’entraînement de modèles complexes sur de grands ensembles de données nécessite d’importantes ressources informatiques.
• Impact : Limite la montée en charge des modèles.
• Solution : Utiliser des techniques de réduction de dimensionnalité ou des algorithmes plus efficaces.

4. Biais et équité

• Problème : Les modèles peuvent apprendre et propager des biais présents dans les données d’entraînement.
• Impact : Peut entraîner des résultats inéquitables ou discriminatoires.
• Solution : Garantir des données d’entraînement diversifiées et représentatives et intégrer des contraintes d’équité.

Comparaison avec l’apprentissage non supervisé

Comprendre la différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé est crucial pour sélectionner la bonne approche.

Apprentissage supervisé

Apprentissage non supervisé

Différences clés :

• Données étiquetées vs non étiquetées : L’apprentissage supervisé s’appuie sur des jeux de données étiquetés, alors que l’apprentissage non supervisé travaille avec des données non étiquetées.
• Résultat : L’apprentissage supervisé prédit des sorties connues, tandis que l’apprentissage non supervisé identifie des schémas cachés sans résultats prédéfinis.

Exemple d’apprentissage non supervisé :

• Algorithmes de clustering : Regrouper les clients selon leur comportement d’achat sans étiquettes préalables, utile pour la segmentation marketing.
• Réduction de dimensionnalité : Des techniques comme l’Analyse en Composantes Principales (ACP) réduisent le nombre de caractéristiques tout en préservant la variance, facilitant la visualisation de données de grande dimension.

Apprentissage semi-supervisé

Définition :

L’apprentissage semi-supervisé combine des éléments de l’apprentissage supervisé et non supervisé. Il utilise une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées lors de l’entraînement.

Pourquoi utiliser l’apprentissage semi-supervisé ?

• Rentabilité : Réduit le besoin d’un grand volume de données étiquetées, souvent coûteuses à acquérir.
• Performance améliorée : Peut obtenir de meilleures performances que l’apprentissage non supervisé en exploitant quelques données étiquetées.

Applications :

• Classification d’images : L’étiquetage de chaque image est irréalisable, mais étiqueter un sous-ensemble améliore l’entraînement.
• Traitement du langage naturel : Amélioration des modèles linguistiques avec peu de textes annotés.
• Imagerie médicale : Exploiter des scans non étiquetés avec quelques exemples étiquetés pour améliorer les modèles de diagnostic.

Termes et concepts clés

• Modèles d’apprentissage automatique : Algorithmes entraînés à reconnaître des schémas et à prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.
• Points de données : Unités individuelles de données avec des caractéristiques et des étiquettes utilisées lors de l’entraînement.
• Sortie désirée : Le résultat correct que le modèle vise à prédire.
• Intelligence artificielle : Simulation des processus d’intelligence humaine par des machines, en particulier les systèmes informatiques.
• Réduction de dimensionnalité : Techniques utilisées pour réduire le nombre de variables d’entrée dans un jeu de données.

Recherche sur l’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est un domaine clé de l’apprentissage automatique où les modèles sont entraînés sur des données étiquetées. Cette forme d’apprentissage est fondamentale pour de nombreuses applications, de la reconnaissance d’images au traitement du langage naturel. Voici quelques articles importants qui contribuent à la compréhension et à l’avancement de l’apprentissage supervisé.

1. Self-supervised self-supervision by combining deep learning and probabilistic logic

   • Auteurs : Hunter Lang, Hoifung Poon
   • Résumé : Cet article aborde le défi de l’étiquetage à grande échelle des exemples d’entraînement, un problème courant en apprentissage automatique. Les auteurs proposent une nouvelle méthode appelée Self-Supervised Self-Supervision (S4), qui améliore la Deep Probabilistic Logic (DPL) en lui permettant d’apprendre de nouvelles auto-supervisions automatiquement. L’article explique comment S4 commence par une « graine » initiale et propose de manière itérative de nouvelles auto-supervisions, qui peuvent être ajoutées directement ou vérifiées par des humains. L’étude montre que S4 peut proposer automatiquement des auto-supervisions précises et atteindre des résultats proches des méthodes supervisées avec une intervention humaine minimale.
   • Lien vers l’article : Self-supervised self-supervision by combining deep learning and probabilistic logic

2. **Rethinking Weak Super