APPRENTISSAGE SUPERVISÉ : LES 4 ÉTAPES - ML#2

Summary

Dans cette vidéo, les quatre notions fondamentales de l'apprentissage supervisé sont abordées. On commence par expliquer les concepts de dataset, qui inclut une 'target' et des 'features'. Ensuite, la notion de modèle est introduite, avec des paramètres que la machine apprend. On découvre aussi la fonction coût, qui mesure l'erreur entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles. Enfin, l'algorithme d'apprentissage, comme la descente de gradient, est utilisé pour minimiser cette erreur et affiner le modèle. Ces notions sont valables pour les problèmes de régression et de classification.

Takeaways

• 😀 L'apprentissage supervisé est une stratégie de machine learning qui permet à une machine d'apprendre sans être programmée explicitement.
• 🔍 Un dataset en apprentissage supervisé contient deux types de variables : la variable cible (y) et les features (X) qui influencent la valeur de y.
• 📊 La convention en machine learning stipule que le nombre d'exemples dans un dataset est représenté par m (nombre de lignes) et le nombre de features par n (nombre de colonnes sans la colonne y).
• 📐 Pour désigner une cellule spécifique dans un dataset, on utilise la notation (exemple, feature), comme x23 pour la troisième feature du deuxième exemple.
• 🧠 Un modèle en machine learning est une généralisation des données qui permet de faire des prédictions. Il peut être linéaire, polynomial, etc., et possède des paramètres à apprendre.
• 📉 La fonction de coût (ou loss function) évalue les erreurs du modèle par rapport aux données de training et est utilisée pour ajuster les paramètres du modèle.
• 🔍 Un bon modèle est celui qui minimise la fonction de coût, c'est-à-dire les erreurs entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles du dataset.
• 🤖 Les algorithmes d'apprentissage, comme la descente de gradient, sont utilisés pour trouver les paramètres du modèle qui minimisent la fonction de coût.
• 🔄 Les problèmes de classification en machine learning suivent les mêmes principes que les problèmes de régression, avec des datasets, des modèles, des fonctions de coût et des algorithmes d'apprentissage.
• 💌 L'auteur propose de recevoir un livre gratuitement par email pour approfondir la compréhension du machine learning en une semaine.

Q & A

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé en machine learning ?

L'apprentissage supervisé consiste à montrer à la machine des exemples (x, y) et à lui demander de trouver l'association entre x et y, ce qui revient à apprendre une fonction y = f(x).

Quelle est la première notion fondamentale en apprentissage supervisé mentionnée dans la vidéo ?

La première notion est celle du dataset, qui contient deux types de variables : les 'features' (facteurs explicatifs) et la 'target' (la variable cible que la machine doit apprendre à prédire).

Comment les exemples et les features sont-ils représentés dans un dataset ?

Les exemples sont représentés par des lignes (appelées m), tandis que les features sont représentées par des colonnes (appelées n) dans une matrice m x n.

Qu'est-ce qu'un modèle en machine learning ?

Un modèle est une représentation mathématique, comme une fonction linéaire ou polynomiale, qui cherche à relier les features (x) à la target (y).

Quels sont les paramètres d'un modèle en apprentissage supervisé ?

Les paramètres sont les coefficients du modèle (comme les coefficients d'un polynôme) que la machine doit apprendre à ajuster pour minimiser les erreurs de prédiction.

Qu'est-ce que la fonction de coût dans l'apprentissage supervisé ?

La fonction de coût mesure l'erreur entre les prédictions du modèle et les vraies valeurs du dataset. Minimiser cette fonction est crucial pour améliorer les performances du modèle.

Quel est le rôle des algorithmes d'apprentissage dans le machine learning ?

Les algorithmes d'apprentissage, comme la descente de gradient, cherchent à ajuster les paramètres du modèle de manière à minimiser la fonction de coût, et ainsi réduire les erreurs.

Quelle différence y a-t-il entre un problème de régression et un problème de classification en machine learning ?

Dans un problème de régression, la target (y) est une variable continue, tandis que dans un problème de classification, la target est discrète, comme la prédiction d'une classe (ex : cellule cancéreuse ou non).

Comment les erreurs de classification sont-elles traitées par un modèle ?

Le modèle ajuste ses paramètres pour minimiser les erreurs en fonction de la fonction de coût, cherchant ainsi à mieux classer les exemples dans les bonnes catégories lors des itérations suivantes.

Quels sont les quatre concepts fondamentaux de l'apprentissage supervisé selon la vidéo ?

Les quatre concepts fondamentaux sont : le dataset (target et features), le modèle (et ses paramètres), la fonction de coût (qui mesure l'erreur) et l'algorithme d'apprentissage (qui minimise la fonction de coût).