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A propos du Document Utilisation du document

Un historique des versions de ce document est conservé en cas de modifications importantes de la portée nécessitant des mises à jour ou des modifications.  Lorsqu'elles sont utilisées dans des contextes industriels, les méthodes d'apprentissage automatique peuvent être appelées analyse prédictive ou modélisation prédictive.

Détaille

L'information & Types des Données

La théorie de l'information étudie la transmission, le traitement, l'utilisation et l'extraction de l'information. De manière abstraite, l'information peut être considérée comme la résolution de l'incertitude.

« L'information » est pensée comme un ensemble de base des données structurés ou non-structurés, dont le but est d'envoyer, de traiter ou d'analyser ces données puis de faire reconstruire des nouvelles bases de données par le récepteur avec une faible probabilité d'erreur.

La théorie de l'information est étroitement associée à un ensemble de disciplines pures et appliquées qui ont été étudiées et réduites à la pratique de l'ingénierie sous diverses rubriques à travers le monde au cours du dernier demi-siècle ou plus : systèmes adaptatifs, systèmes anticipatoires, intelligence artificielle, systèmes complexes, la science de la complexité, la cybernétique, l'informatique, l'apprentissage automatique, ainsi que les sciences des systèmes de nombreuses descriptions. La théorie de l'information est une théorie mathématique large et profonde, avec des applications tout aussi larges et profondes, parmi lesquelles se trouve le domaine vital de la théorie du codage et du cryptage. La théorie de l'information est également utilisée dans la recherche d'informations, la collecte de renseignements, les analyses des données, les statistiques et même dans la composition des données prévisionnelles ou prédictives En effet l'information est traduite par un ensemble de données qui puissent avoir plusieurs types et dont on distingue deux natures : Données Structurées et non Structurées

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Qu'est-ce que les données structurées ?

Les données structurées sont des informations qui ont été formatées et transformées en un modèle de données bien défini. Les données brutes sont mappées dans des champs prédéfinis qui peuvent ensuite être extraits et lus facilement via SQL. Les bases de données relationnelles SQL, constituées de tables avec des lignes et des colonnes, sont le parfait exemple de données structurées.

Le modèle relationnel de ce format de données utilise la mémoire puisqu'il minimise la redondance des données. Cependant, cela signifie également que les données structurées sont plus interdépendantes et moins flexibles. En revanche, la signification des données structurées est des données qui suivent des modèles de données prédéfinis et sont faciles à analyser. Des exemples de données structurées incluraient des noms de clients classés par ordre alphabétique et des numéros de carte de crédit correctement organisés.

Que sont les données non structurées ?

Les données non structuré sont définies comme des données présentes sous forme brute absolue. Ces données sont difficiles à traiter en raison de leur organisation et de leurs formatages complexes. La gestion des données non structurées peut prendre des données sous de nombreuses formes, y compris les publications sur les réseaux sociaux, les chats, l'imagerie satellite, les données de capteurs IoT, les e-mails et les présentations, pour les organiser de manière logique et prédéfinie dans un stockage de données.

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Ce

Topologies des Système de Machine Learning

Comme Définition c'est la science qui étudie l'ensemble de techniques permettant l'extraction de connaissances sous la forme de modèles à partir de grandes masses de données. Ces modèles peuvent être de nature

Topologies des Système de Machine Learning

L'apprentissage automatique a évolué de gauche à droite, comme indiqué dans le diagramme ci-dessus.

 Initialement, les chercheurs ont commencé par l'apprentissage supervisé. C'est le cas de la prévision des prix des logements évoquée plus haut.

 Vient ensuite l'apprentissage non supervisé, où la machine est amenée à apprendre par ellemême sans aucune supervision.

 Les scientifiques ont découvert en outre qu'il peut être judicieux de récompenser la machine lorsqu'elle fait le travail de la manière attendue. C'est alors qu'est venu l'apprentissage par renforcement.

 Très vite, les données disponibles de nos jours sont devenues si énormes que les techniques conventionnelles développées jusqu'à présent n'ont pas réussi à analyser les métadonnées et à nous fournir les prédictions.

 Ainsi, est venu l'apprentissage en profondeur où le cerveau humain est simulé dans les réseaux de neurones artificiels (ANN) créés dans nos ordinateurs binaires.

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 La machine apprend désormais par elle-même grâce à la puissance de calcul élevée et aux énormes ressources mémoire disponibles aujourd'hui.

 On observe maintenant que le Deep Learning a résolu de nombreux problèmes auparavant insolubles.

 La technique est maintenant plus avancée en donnant des incitations aux réseaux d'apprentissage en profondeur sous forme de récompenses et il y a enfin l'apprentissage en profondeur par renforcement. Une fois que la machine est entraînée de cette manière avec un nombre suffisant de points de données, vous demanderiez maintenant à la machine de prédire Y pour un X donné. En supposant que vous connaissiez la valeur réelle de Y pour ce X donné, vous pourrez en déduire si la prédiction de la machine est correcte.

Machine Learning -Supervisé

Analyse des Données

Ainsi, vous testerez si la machine a appris en utilisant les données de test connues. Une fois que vous êtes convaincu que la machine est capable de faire les prédictions avec un niveau de précision souhaité (disons 80 à 90 %), vous pouvez arrêter de continuer à entraîner la machine.

Classification

Vous

3 .

 3 Topologies des Système de Machine Learning 3.1. Introduction Principalement c'est une question de vocabulaire :  Reconnaissance des formes (pattern recognition)  Analyse de données  Apprentissage automatique (machine Learning) Fouille de données (data Mining)

L 4 . 3 . 1 .

 431 'apprentissage supervisé est analogue à l'entraînement d'un enfant à marcher. Vous tiendrez la main de l'enfant, lui montrerez comment avancer son pied, marcherez vous-même pour une démonstration et ainsi de suite, jusqu'à ce que l'enfant apprenne à marcher seul. Principe : étant donné un ensemble de données étiquetées S = {⟨xi, yi⟩, i = 1, • • • , n}, apprendre une fonction qui associe les données aux étiquettes : X s x -→ y ∈ Y  Y ≡ R : un problème de régression  Y ≡ discrete set (e.g. {0, 1}) : un problème de classification  F peut correspondre à un espace de fonctions linéaires ou non-linéaires Calcule et Régression De même, dans le cas de l'apprentissage supervisé, vous donnez des exemples concrets connus à l'ordinateur. Vous dites que pour une valeur de caractéristique donnée x1, la sortie est y1, pour x2 c'est y2, pour x3 c'est y3, et ainsi de suite. Sur la base de ces données, vous laissez l'ordinateur déterminer une relation empirique entre x et y par calcul mathématique, logique ou statistique.

4. 3 . 4 .

 34 Algorithmes pour l'Apprentissage SuperviséIl existe plusieurs algorithmes disponibles pour l'apprentissage supervisé. Certains des algorithmes d'apprentissage supervisé largement utilisés sont les suivants :  K-plus proches voisins : simplement appelés KNN, sont une technique statistique qui peut être utilisée pour résoudre des problèmes de classification et de régression.  Arbres de décision : Vous écririez un code pour classer vos données d'entrée en fonction de cet organigramme. L'organigramme est explicite et trivial. Dans ce scénario, vous essayez de classer un e-mail entrant pour décider quand le lire. En réalité, les arbres de décision peuvent être vastes et complexes. Il existe plusieurs algorithmes disponibles pour créer et parcourir ces arbres. En tant que passionné d'apprentissage automatique, vous devez comprendre et maîtriser ces techniques de création et de parcours d'arbres de décision.

Quelle est la définition de l'apprentissage automatique ?"  "Quelle est la différence entre l'Intelligence Artificielle et l'apprentissage automatique ?"  "Que signifie l'intelligence artificielle ?"

  Le document intitulé «Machine Learning & Intelligence Artificielle (IA) », proposé aux étudiants de 3éme année Licences Spécialité Ingénierie des Systèmes Informatique, Système Informatique et Informatique de Gestion comportant deux Sections ayant pour objectif de : Préambule L'intelligence artificielle (IA) d'aujourd'hui a largement dépassé l'informatique quantique des données en étude qualitative et prédictive et sélective des données. Cela est dû au fait que d'énormes ressources informatiques sont facilement accessibles à l'homme du commun. Les développeurs en profitent maintenant pour créer de nouveaux modèles d'apprentissage automatique et pour réaliser les modèles existants pour de meilleures performances et de meilleurs résultats. La disponibilité facile du calcul de haute performance a entraîné une augmentation soudaine dans la demande des professionnels de l'informatique des compétences en apprentissage automatique et intelligence Artificielle.

	Dernière Mise à Jour	Cours Machine Learning & Intelligence Artificielle (IA)
	Version du document : Dans ce didacticiel, vous apprendrez en détail sur : Final
	Contact	Dr. SEBRI Abderrahim
	Description du Document
	J'ai répondu suffisamment de fois sur les différences entres les domaines de sciences des données pour
	que ma réponse soit facilement éligible :
	Les domaines se chevauchent beaucoup et il y a suffisamment d'exemples des domaines et des cas d'études
	dans la plupart des professionnels de ces domaines ont une compréhension intuitive de la façon ; dont un
	travail particulier pourrait être classé en science des données, en apprentissage automatique (ML) ou en
	intelligence artificielle (IA), même s'il est difficile à mettre en mots.
	Donc dans ce cours, je propose une définition trop simplifiée de la différence entre les trois champs :

Section Cours : Comprendre les notions du Machine Learning & Intelligence Artificielle (IA):  Concept et Architecture des Systèmes Machine Learning & Intelligence Artificielle (IA)  Nature des Données et Structurations des Données,  Méthodologies d'utilisation des Systèmes d'Informations de Machine Learning & Intelligence Artificielle (IA)  Comprendre les Outils de la mise en place des Systèmes Machine Learning & Intelligence Artificielle (IA)et les différents types de Framework utilisées P a g e 4 | 17  Quel est l'architecture usuelle d'un système de l'apprentissage automatique ?  Quel est le coeur de l'apprentissage automatique ?  Quels sont les différents types d'apprentissage automatique ?  Quels sont les différents algorithmes disponibles pour développer des modèles d'apprentissage automatique ?  Quels sont les outils disponibles pour développer ces modèles ?  Quels sont les choix de langage de programmation ?  Quelles plates-formes prennent en charge le développement et le déploiement d'applications Machine Learning ?  Quels IDE (Integrated Development Environment) sont disponibles ?  Comment faire évoluer rapidement vos compétences dans ce domaine important ?

Les domaines de la science des données, de l'apprentissage automatique dite « Machine Learning » et de l'intelligence artificielle se chevauchent beaucoup, mais ils ne sont pas interchangeables et sont pratiquement liées dans plusieurs domaines d'étude des données diverses.

Lorsqu'on étudie la science des données (Data Science), on confronte souvent des questions du type :

 "

 La

science des données produit des idées  L'apprentissage automatique produit des prédictions  L'intelligence artificielle produit des actions P a g e 5 | 17 1. Définitions

  L'apprentissage automatique est étroitement lié aux statistiques informatiques et les chevauches souvent ; une discipline également spécialisée dans l'analyse, la prévision et la prédiction. Il a des liens étroits avec l'optimisation mathématique, qui fournit des méthodes, une théorie et des domaines d'application sur les modèles de la Machine Learning.

	L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'informatique qui a évolué à partir de l'étude de
	la reconnaissance des formes et de la théorie de l'apprentissage informatique dans l'intelligence
	artificielle.
	 L'apprentissage automatique explore la construction et l'étude d'algorithmes capables
	d'apprendre et de faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en
	construisant un modèle à partir d'exemples d'entrées afin de faire des prédictions ou des
	décisions basées sur des données, plutôt que de suivre des instructions de programme
	strictement statiques ou dynamiques.



 L'apprentissage automatique est utilisé dans une gamme de tâches informatiques où la conception et la programmation d'algorithmes explicites sont irréalisables.

 Les exemples d'applications incluent plusieurs domaines d'études des données dont l'analyse des données comme le filtrage, la reconnaissance optique de caractères (OCR), les moteurs de recherche et la vision par ordinateur. L'apprentissage automatique est parfois confondu avec l'exploration de données, bien qu'il se concentre davantage sur l'analyse exploratoire des données "peuvent être considérés comme deux facettes d'un même domaine".

  Pendant le concept des données se conclu dans les dimensions d'applications des données structurées ou non-structurées ; dont on distingue plusieurs types avec des caractéristiques varient selon le domaine d'application choisi. Entre 2000 et 2006, la capacité des disques a augmenté par 10x alors que le prix par Gb a chuté du même ratio. Une augmentation de 100x à prix constant.

	 Capacité d'analyse : La loi de Moore en action pendant environ 35 ans et Plus récemment,
	la capacité d'analyse augmente grâce à l'ajout de coeurs dans les unités centrales
	 Augmentation exponentielle de la quantité de données non structurées : Email, chat,
	blog, web, musique, photo, vidéo, etc.
	 Augmentation de la capacité de stockage et d'analyse : L'utilisation de plusieurs
	machines en parallèle devient accessible
	 Les technologies existantes ne sont pas conçues pour ingérer ces données : Base de
	données relationnelles (tabulaires), mainframes, tableurs (Excel), etc.

 Capacité de stockage :

 De "nouvelles" technologies et techniques d'analyse sont nécessaires

comportement futur des données. Le Machine Learning, Data Mining et Intelligence Artificielle, Qu'est-ce que c'est ? Quelle sont les Types des Systèmes Machine Learning ? P a g e 8 | 17

  Dont ces modèles analyse une grosse quantité de données qui n'est jamais analysée et permettent de mettre en place des mécanismes d'analyse automatique. Le développement des applications d'apprentissage automatique ou d'IA d'aujourd'hui a commencé par l'utilisation des techniques statistiques traditionnelles mathématiques. Il existe plusieurs autres techniques statistiques de ce type qui sont appliquées avec succès dans le développement de programmes dits d'Intelligence artificielles Nous disons "soi-disant" parce que les programmes d'apprentissage automatique ou d'IA que nous avons aujourd'hui sont beaucoup plus complexes et utilisent des techniques bien au-delà des techniques statistiques utilisées par les premiers programmes d'apprentissage automatique ou d'IA. Ici, nous n'avons répertorié que quelques techniques primaires qui suffisent pour vous lancer dans d'apprentissage automatique et l'IA sans vous effrayer de l'immensité que l'IA exige. Si vous développez des applications d'IA basées sur des données limitées, vous utiliserez ces techniques statistiques. Cependant, aujourd'hui, les données sont abondantes. Pour analyser le type de données volumineuses que nous possédons, les techniques statistiques ne sont pas d'une grande aide car elles ont leurs propres limites. Des méthodes plus avancées telles que le Deep Learning sont ainsi développées pour résoudre de nombreux problèmes complexes. Par conséquence, on devra savoir que d'apprentissage automatique demeure une base de données illimités, organisés et Structurées.

 Descriptive : permettant d'expliquer le comportement actuel des données  Prédictive : Au fur et à mesure que nous avancerons dans ce didacticiel, nous comprendrons ce qu'est l'apprentissage automatique et comment il est utilisé pour développer des applications d'IA aussi complexes. Certains des exemples de techniques d'apprentissage automatique qui sont utilisées pour développer des applications d'IA à cette époque et qui sont toujours en pratique sont répertoriés ici dont l'apprentissage automatique est généralement classé sous les rubriques suivantes :  Classification,

Regroupement et Régression  Analyse des données ou Algorithmes de l'aide à la décision  Calcule Mathématique, Théories des probabilités ou Complexe 4. Catégories de Machine Learning 4.1. Architecture Usuelle de Machine Learning

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  Par exemple, dans un ensemble de 100 étudiants, vous pouvez les regrouper en trois groupes en fonction de leurs caractéristiques (Tri ou Filtrage des données) L'apprentissage supervisé est l'endroit où l'IA a vraiment bien reconnu. Cette technique a été appliquée avec succès dans plusieurs cas. Dont plusieurs algorithmes ont été développés pour l'apprentissage supervisé.L'apprentissage supervisé est l'un des modèles d'apprentissage importants impliqués dans les machines d'entraînement. Ce chapitre parle en détail de la même chose.

pouvez également utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour les problèmes de classification. Dans les problèmes de classification, vous classez des objets de même nature dans un P a g e 11 | 17 seul groupe.

Machine Learning -Non-Supervisé

Étant donné un énorme ensemble de données et sans estimer les catégories, il nous serait difficile d'entraîner la machine en utilisant l'apprentissage supervisé. Et si la machine pouvait rechercher et analyser les métadonnées s'étalant sur plusieurs giga-octets et téraoctets et nous dire que ces données contiennent tant de catégories distinctes ?

À titre d'exemple, considérons-les données de l'électeur législatif d'un pays comme Tunisie. En considérant certaines entrées de chaque électeur (c'est ce qu'on appelle des caractéristiques dans la terminologie de l'IA), laissez la machine prédire qu'il y a tant d'électeurs qui voteraient pour X parti politique et tant d'autres voteraient pour Y, et ainsi de suite. Ainsi, en général, nous demandons à la machine étant donné un énorme ensemble de points de données X, "Que pouvez-vous me dire sur X?". Ou cela peut être une question comme "Quels sont les cinq meilleurs groupes que nous pouvons faire à partir de X ?". Ou cela pourrait même ressembler à "Quelles sont les trois fonctionnalités les plus fréquentes dans X ?".

Principe

Architecture -Artificial Neural Networks

Le diagramme ci-dessous montre plusieurs architectures ANN développées sur une période de temps et sont en pratique aujourd'hui.

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Chaque  Le crédit à la consommation est un autre domaine dans lequel l'apprentissage automatique peut grandement contribuer à la détection précoce des fraudes et à l'analyse de la capacité de paiement des clients.

 Les techniques d'apprentissage en profondeur sont également appliquées au domaine de la médecine pour créer de nouveaux médicaments et fournir une prescription personnalisée à un patient.

Les possibilités sont infinies et il faut continuer à regarder car les nouvelles idées et développements apparaissent fréquemment.

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