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La science des données est un domaine varié et en pleine croissance, et votre travail en tant que data scientist peut couvrir de nombreuses tâches et objectifs. Apprendre quels algorithmes fonctionnent le mieux dans différents scénarios vous aidera à répondre à ces besoins disparates.
Il est pratiquement impossible d'être un expert dans tous les types de modèles d'apprentissage automatique, mais vous devez comprendre les plus courants. Voici sept algorithmes de ML essentiels que tout data scientist devrait connaître.
De nombreuses entreprises préfèrent utiliser des modèles d’apprentissage supervisé pour leur précision et leurs applications simples dans le monde réel. Alors que l’apprentissage non supervisé se développe, les techniques supervisées constituent un excellent point de départ en tant que data scientist.
1. Régression linéaire
La régression linéaire est la modèle le plus fondamental pour prédire les valeurs basé sur des variables continues. Il suppose qu'il existe une relation linéaire entre deux variables et l'utilise pour tracer les résultats en fonction d'une entrée donnée.
Avec le bon ensemble de données, ces modèles sont faciles à former et à mettre en œuvre et relativement fiables. Cependant, les relations réelles ne sont pas souvent linéaires et ont donc une pertinence limitée dans de nombreuses applications métiers. Il ne gère pas non plus bien les valeurs aberrantes et n'est donc pas idéal pour les ensembles de données volumineux et variés.
2. Régression logistique
Un algorithme d'apprentissage automatique similaire mais distinct que vous devez connaître est la régression logistique. Malgré la similitude du nom avec la régression linéaire, c'est un algorithme de classification, pas une estimation. Alors que la régression linéaire prédit une valeur continue, la régression logistique prédit la probabilité que les données entrent dans une catégorie donnée.
La régression logistique est courante pour prédire le taux de désabonnement des clients, prévoir la météo et projeter les taux de réussite des produits. Comme la régression linéaire, elle est facile à mettre en œuvre et à entraîner, mais elle est sujette au surajustement et aux difficultés avec des relations complexes.
3. Arbres de décision
Les arbres de décision sont un modèle fondamental que vous pouvez utiliser pour la classification et la régression. Ils divisent les données en groupes homogènes et continuent de les segmenter en catégories supplémentaires.
Étant donné que les arbres de décision fonctionnent comme des organigrammes, ils sont idéaux pour la prise de décision complexe ou la détection d'anomalies. Malgré leur relative simplicité, leur formation peut prendre du temps.
4. Naïf Bayes
Naive Bayes est un autre algorithme de classification simple mais efficace. Ces modèles fonctionnent sur le théorème de Bayes, qui détermine la probabilité conditionnelle — la probabilité d'un résultat basé sur des événements similaires dans le passé.
Ces modèles sont populaires dans la classification basée sur du texte et des images. Ils sont peut-être trop simplistes pour l'analyse prédictive du monde réel, mais ils sont excellents dans ces applications et gèrent bien de grands ensembles de données.
Les data scientists doivent également comprendre les modèles d’apprentissage de base non supervisés. Ce sont quelques-uns des plus populaires de cette catégorie moins courante mais néanmoins importante.
5. Regroupement K-Means
Le clustering K-means est l’un des algorithmes d’apprentissage automatique non supervisé les plus populaires. Ces modèles classent les données en les regroupant en clusters en fonction de leurs similitudes.
Le clustering K-means est idéal pour la segmentation des clients. Cela le rend précieux pour les entreprises qui souhaitent affiner leur marketing ou accélérer leur intégration. réduire leurs coûts et leurs taux de désabonnement Dans le processus. C’est également utile pour la détection d’anomalies. Cependant, il est essentiel de standardiser les données avant de les transmettre à ces algorithmes.
6. Forêt aléatoire
Comme son nom l’indique, les forêts aléatoires sont constituées de plusieurs arbres de décision. Entraîner chaque arbre sur des données aléatoires et regrouper les résultats permet à ces modèles de produire des résultats plus fiables.
Les forêts aléatoires sont plus résistantes au surajustement que les arbres de décision et sont plus précises dans les applications du monde réel. Cette fiabilité a cependant un coût, car ils peuvent également être lents et nécessiter davantage de ressources informatiques.
7. Décomposition en valeurs singulières
Les modèles de décomposition en valeurs singulières (SVD) divisent les ensembles de données complexes en bits plus faciles à comprendre en les séparant en leurs parties fondamentales et en supprimant les informations redondantes.
La compression d'image et la suppression du bruit font partie des applications les plus populaires pour SVD. Considérant comment la taille des fichiers ne cesse d'augmenter, ces cas d'utilisation deviendront de plus en plus précieux au fil du temps. Cependant, la création et l’application de ces modèles peuvent prendre du temps et être complexes.
Ces sept algorithmes d’apprentissage automatique ne constituent pas une liste exhaustive de ce que vous pouvez utiliser en tant que data scientist. Cependant, ils font partie des types de modèles les plus fondamentaux. Les comprendre vous aidera à démarrer votre carrière dans la science des données et facilitera la compréhension d'autres algorithmes plus complexes qui s'appuient sur ces bases.
Avril Miller est rédacteur en chef de Consumer Technology chez Repirater Magazine. Elle a fait ses preuves dans la création de contenu de qualité qui génère du trafic vers les publications avec lesquelles je travaille.
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- La source: https://www.kdnuggets.com/7-machine-learning-algorithms-you-cant-miss?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-machine-learning-algorithms-you-cant-miss
