Apprentissage supervisé : qu’est-ce que c’est et à quoi ça sert ?

Le Machine Learning est un modèle d’Intelligence Artificielle. Il acquiert des connaissances en analysant des dataset de manière automatique à l’aide de méthodes basées sur les statistiques et les probabilités. En traitant d’énormes volumes de données, il permet de déléguer des tâches chronophages et de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Il existe différentes méthodes d’entraînement d’un modèle de Machine Learning, dont l’apprentissage supervisé.

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé est le modèle d’apprentissage le plus populaire en Deep Learning et en Machine Learning. L’algorithme est entraîné à partir d’un ensemble de données étiquetées, donc pour lequel les attendus sont connus à l’avance. L’objectif de l’apprentissage supervisé est d’apprendre à l’algorithme à faire des prédictions ou des classifications sur de nouvelles données en se basant sur les modèles d’entraînement.

À quoi sert l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé est utilisé pour répondre à deux principales problématiques lors du traitement des données.

• La classification est un processus d’attribution de catégories ou de labels spécifiques à des données ou à des exemples en fonction de leurs caractéristiques ou de leurs attributs. 
•  La régression est utilisée pour comprendre la relation entre variables dépendantes et indépendantes dans les données.

Quels sont les concepts de l’apprentissage supervisé ?

Pour comprendre le fonctionnement de l’apprentissage supervisé, il est important de comprendre la signification de différents concepts clés.

Données étiquetées

Les datasets comprennent des exemples de données associés à des étiquettes ou des résultats connus. Ces étiquettes servent de référence pour entraîner les modèles et évaluer leur performance. L’ensemble de données initial est utilisé pour former un modèle.

Hyperparamètres

Les hyperparamètres ne sont pas appris à partir des données, mais doivent être réglés avant l’entraînement. Ils influencent la manière et la vitesse d’apprentissage.

Validation croisée

La technique de la validation croisée évalue la performance d’un modèle en le testant sur plusieurs sous-ensembles de données d’entraînement et de test. Elle permet d’estimer la capacité du modèle à généraliser sur de nouvelles données.

Overfitting ou surapprentissage

Le surapprentissage est un problème courant en apprentissage supervisé. Le modèle s’ajuste trop bien aux données d’entraînement, et ne généralise pas correctement sur de nouvelles données.

Underfitting ou sous ajustement

Le modèle de l’underfitting est cette fois trop simple pour capturer la complexité des données. Le risque est d’obtenir une mauvaise performance sur les données d’entraînement et de test.

« Mathcal X »

 Le symbole « Mathcal X » représente l’ensemble des caractéristiques.

« Mathbb Y »

En classification, le symbole « Mathbb Y » représente l’ensemble des classes ou étiquettes possibles. En régression, il se rapporte à l’ensemble des valeurs numériques possibles.

« Mathbf C »

Le symbole « Mathbf C » se rapporte à un ensemble de catégories ou de classes.

Quelles sont les étapes de l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé implique un processus systématique pour développer des modèles d’apprentissage fiables et efficaces. 

Étape 1 : collecte des données et labellisation

Les données adaptées au problème à résoudre doivent être collectées, rassemblées puis étiquetées. Chaque exemple de données doit être associé à une sortie ou une classe connue. 

Étape 2 : nettoyage des données

Les données brutes peuvent contenir des anomalies, comme des valeurs manquantes, des doublons, des incohérences ou des variables inutiles. Pour des résultats fiables, ces problèmes doivent être résolus en amont.

Étape 3 : prétraitement des données

Cette étape consiste à préparer les données pour l’apprentissage. Elle comprend l’identification des variables explicatives ou caractéristiques et de la variable cible. Les données doivent également être normalisées afin de mettre toutes les caractéristiques à la même échelle. Les caractéristiques sont regroupées par « Mathcal X », les valeurs ou les ensembles de classes par « Mathbb Y ».

Étape 4 : instanciation des modèles

Selon la nature du problème, il s’agit de sélectionner le type de modèle approprié. Par exemple, pour la prédiction de valeurs continues, un modèle de régression peut être choisi. Pour le classement dans des catégories « Mathbf C », un modèle de classification sera sélectionné.

Étape 5 : entraînement des modèles et recherche des hyperparamètres optimaux

Une fois choisi, le modèle est entraîné pour apprendre à faire des prédictions. C’est durant cette étape que les hyperparamètres du modèle sont réglés de manière à optimiser les performances. Durant ce processus itératif, différentes configurations sont testées afin de trouver les meilleurs paramètres.

Étape 6 : Validation du modèle sur les données de test

Une fois que le modèle est formé et les hyperparamètres ajustés, il est évalué sur un ensemble de données de test. Cela permet de mesurer les performances du modèle sur des données non vues et d’écarter le risque d’erreur. 

Quelles sont les applications de l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé trouve de nombreuses applications dans différents domaines, notamment pour effectuer des tâches spécifiques de prédiction, de classement ou d’estimation.

Analyse prédictive

L’apprentissage supervisé est l’une des techniques utilisées dans l’analyse prédictive. La formation des modèles de Machine Learning sur des ensembles de données étiquetés permet de prédire des résultats ou des valeurs cibles. L’approche est largement utilisée pour résoudre des problèmes de prévision, de classification et d’estimation. On la retrouve dans de nombreux domaines, comme le marketing, la finance, la santé ou la météo par exemple.

Traitement du langage naturel (NLP)

L’apprentissage supervisé est utilisé dans le traitement automatique du langage naturel (NLP). Une fois formé, le modèle peut être utilisé pour effectuer différentes tâches comme du classement de texte, de la traduction automatique ou de l’extraction d’entités nommées. 

Analyse des sentiments

Les algorithmes d’apprentissage supervisé permettent d’extraire et de classer des informations importantes à partir de grands ensembles de données. Il peut s’agir d’éléments comme un contexte, des émotions et des intentions. Cette approche offre une meilleure compréhension des interactions avec les clients. Cela peut permettre aux marques d’améliorer leurs stratégies d’engagement par exemple. 

Reconnaissance d’images ou d’objets

Les algorithmes d’apprentissage supervisé permettent de repérer, isoler et classifier des éléments à partir de vidéos ou d’images. Cela s’avère particulièrement utile dans les domaines de la vision par ordinateur (computer vision)  et de l’analyse d’images. L’apprentissage supervisé est ainsi au cœur du fonctionnement des véhicules autonomes. Il permet de détecter des objets ou encore de reconnaître les panneaux de signalisation.

Quels sont les principaux algorithmes d’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé utilise un large éventail d’algorithmes pour résoudre diverses tâches de prédiction et de classement.

Régression linéaire

C’est l’un des algorithmes les plus populaires, car il est simple et parmi les mieux compris en statistique et en Machine Learning. La régression linéaire est utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. C’est l’une des méthodes couramment utilisées pour la prédiction de valeurs numériques. Elle est basée sur la méthode des moindres carrés.

Régression logistique

Contrairement à la régression linéaire, en régression logistique, la variable dépendante est catégorique. La réponse est binaire : oui ou non, vrai ou faux par exemple. Elle est souvent utilisée pour des tâches de classification, comme la détection de spams.

Machine à vecteurs de support (SVM)

Les SVM sont principalement connus pour leur capacité à trouver un hyperplan maximisant la marge de séparation entre deux classes de données. C’est un outil puissant pour la classification binaire et la régression.

Random Forest

Également appelé Forêt Aléatoire, ce modèle combine plusieurs arbres de décision. Il a la capacité d’effectuer des tâches de classification et de régression. C’est une méthode puissante et largement utilisée, car elle produit des prédictions précises et peut gérer des problèmes complexes.

K-NN, k-Nearest Neighbors

L’algorithme des k plus proches voisins est principalement utilisé pour la classification, mais peut aussi s’appliquer à des problèmes de régression. L’idée fondamentale est de classer ou de prédire des points de données en fonction de la classe majoritaire ou de la valeur moyenne des k voisins les plus proches dans l’espace des caractéristiques.

Naïve Bayes Classifier ou classificateur naïf bayésien

Ce modèle probabiliste relativement simple s’applique principalement à la classification de textes et autres données catégorielles. Il repose sur le théorème de Bayes, et suppose l’indépendance conditionnelle des caractéristiques. Il en existe trois types : multinomial, de Bernoulli et gaussien.

Quels sont les avantages et les limites ?

L’un des principaux avantages de l’apprentissage supervisé est qu’il s’appuie sur des données étiquetées pour entraîner les modèles, produisant ainsi des prédictions précises. C’est de plus une méthode polyvalente, applicable à de nombreux domaines. Certains modèles, comme les arbres de décision, sont relativement faciles à interpréter, ce qui en fait une technique utile pour comprendre les facteurs influant sur les prédictions.

L’apprentissage supervisé présente toutefois également des limites et notamment le besoin d’étiquetage des données d’entraînement. Dans le contexte du Big Data, cela peut s’avérer particulièrement chronophage. Ces types de modèles ont tendance à être trop spécifiques aux données d’entraînement et peuvent conduire à de l’overfitting, ou surajustement.

Quelle est la différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé ?

L’approche supervisée et l’approche non supervisée sont deux approches sont les piliers du Machine Learning. Elles sont toutefois fondamentalement différentes. Comme nous l’avons déjà vu, les données d’entraînement d’apprentissage supervisé sont étiquetées. Chaque exemple de données est associé à une étiquette ou à une valeur cible connue et les algorithmes apprennent à partir des correspondances entre caractéristiques et étiquettes. 

En apprentissage non supervisé, les données d’entraînement ne sont pas étiquetées. Il n’y a pas d’information de cible associée à chaque exemple. Les algorithmes doivent donc découvrir des motifs et des structures dans les données de manière autonome. Le modèle va plutôt s’appliquer pour la segmentation de clients, la catégorisation automatique de documents ou l’analyse exploratoire des données par exemple.

L’apprentissage supervisé est une branche fondamentale de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning. Il peut permettre aux entreprises de résoudre différents problèmes, notamment en les aidant à exploiter des données massives et à automatiser des tâches complexes.