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Machine Learning

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A Visual Introduction to Machine Learning. Finding better boundaries Let's revisit the 240-ft elevation boundary proposed previously to see how we can improve upon our intuition.

A Visual Introduction to Machine Learning

Clearly, this requires a different perspective. By transforming our visualization into a histogram, we can better see how frequently homes appear at each elevation. While the highest home in New York is ~240 ft, the majority of them seem to have far lower elevations. Apprentissage automatique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique ou apprentissage statistique (machine learning en anglais), champ d'étude de l'intelligence artificielle, concerne la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou impossibles à remplir par des moyens algorithmiques plus classiques. L'analyse peut concerner des graphes, arbres, ou courbes (par exemple, la courbe d'évolution temporelle d'une mesure ; on parle alors de données continues, par opposition aux données discrètes associées à des attributs-valeurs classiques) au même titre que de simples nombres.

Un exemple possible d'apprentissage automatique est celui de la classification : étiqueter chaque donnée en l'associant à une classe. Différents systèmes d'apprentissage existent, listés ci-dessous. Principes[modifier | modifier le code] Apprentissage non supervisé. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Apprentissage non supervisé

Dans le domaine informatique, l'apprentissage non supervisé (parfois dénommé « clustering ») est une méthode d'apprentissage automatique. Il s'agit pour un logiciel de diviser un groupe hétérogène de données, en sous-groupes de manière que les données considérées comme les plus similaires soient associées au sein d'un groupe homogène et qu'au contraire les données considérées comme différentes se retrouvent dans d'autres groupes distincts ; l'objectif étant de permettre une extraction de connaissance organisée à partir de ces données Spécificités[modifier | modifier le code]

Variable aléatoire. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Variable aléatoire

Cet article concerne les variables aléatoires dans leur généralité. Pour les variables aléatoires à valeurs réelles, voir variable aléatoire réelle. Réseau de neurones artificiels. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien. Ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes [1] permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen en particulier), et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel. Machine à vecteurs de support. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Machine à vecteurs de support

Pour les articles homonymes, voir SVM. Les SVM ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Chervonenkis. Les SVM ont rapidement été adoptés pour leur capacité à travailler avec des données de grandes dimensions, le faible nombre d'hyper paramètres, leurs garanties théoriques, et leurs bons résultats en pratique. Les SVM ont été appliqués à de très nombreux domaines (bio-informatique, recherche d'information, vision par ordinateur, finance[1]...).

Selon les données, la performance des machines à vecteurs de support est de même ordre, ou même supérieure, à celle d'un réseau de neurones ou d'un modèle de mélanges gaussiens. Régression (statistiques) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Régression (statistiques)

La régression est un ensemble de méthodes statistiques très utilisées pour analyser la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres. Apprentissage automatique. Classification automatique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Classification automatique

On appelle classification automatique la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se basant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. Apprentissage supervisé. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une technique d'apprentissage automatique où l'on cherche à produire automatiquement des règles à partir d'une base de données d'apprentissage contenant des « exemples » (en général des cas déjà traités et validés). Analyse discriminante linéaire. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

Analyse discriminante linéaire

L’analyse discriminante linéaire fait partie des techniques d’analyse discriminante prédictive. Analyse discriminante. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L’analyse factorielle discriminante ou analyse discriminante est une technique statistique qui vise à décrire, expliquer et prédire l’appartenance à des groupes prédéfinis (classes, modalités de la variable à prédire…) d’un ensemble d’observations (individus, exemples…) à partir d’une série de variables prédictives (descripteurs, variables exogènes…). L’analyse discriminante est utilisée dans de nombreux domaines. Microsoft Azure Machine Learning Gallery. Machine learning : décryptage d'une technologie qui monte - JDN. Vente en ligne, recommandation de films, analyse de la consommation électrique, objets connectés...

Les domaines d'application du machine learning sont nombreux. Décryptage. Le machine learning, qu'est-ce que c'est ? Le "machine learning" ou "Apprentissage Automatique" en français permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données qui leurs sont soumises, et plus seulement d'exécuter des algorithmes. Machine learning : décryptage d'une technologie qui monte - JDN. Cluster analysis. The result of a cluster analysis shown as the coloring of the squares into three clusters. Cluster analysis or clustering is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some sense or another) to each other than to those in other groups (clusters).

It is a main task of exploratory data mining, and a common technique for statistical data analysis, used in many fields, including machine learning, pattern recognition, image analysis, information retrieval, and bioinformatics. Linear separability. The problem of determining if a pair of sets is linearly separable and finding a separating hyperplane if they are arises in several areas. In statistics and machine learning, classifying certain types of data is a problem for which good algorithms exist that are based on this concept. Mathematical definition[edit] Let. Regression analysis. Dimension (mathematics and physics) A diagram showing the first four spatial dimensions. 1-D: Two points A and B can be connected to a line, giving a new line segment AB. 2-D: Two parallel line segments AB and CD can be connected to become a square, with the corners marked as ABCD. 3-D: Two parallel squares ABCD and EFGH can be connected to become a cube, with the corners marked as ABCDEFGH. 4-D: Two parallel cubes ABCDEFGH and IJKLMNOP can be connected to become a hypercube, with the corners marked as ABCDEFGHIJKLMNOP.

Correlation does not imply causation. The counter assumption, that correlation proves causation, is considered a questionable cause logical fallacy in that two events occurring together are taken to have a cause-and-effect relationship. This fallacy is also known as cum hoc ergo propter hoc, Latin for "with this, therefore because of this", and "false cause". Association rule learning. Association rule learning is a popular and well researched method for discovering interesting relations between variables in large databases. It is intended to identify strong rules discovered in databases using different measures of interestingness.[1] Based on the concept of strong rules, Rakesh Agrawal et al.[2] introduced association rules for discovering regularities between products in large-scale transaction data recorded by point-of-sale (POS) systems in supermarkets.

For example, the rule found in the sales data of a supermarket would indicate that if a customer buys onions and potatoes together, they are likely to also buy hamburger meat. Such information can be used as the basis for decisions about marketing activities such as, e.g., promotional pricing or product placements. Machine learning. Machine learning is a subfield of computer science[1] that evolved from the study of pattern recognition and computational learning theory in artificial intelligence.[1] Machine learning explores the construction and study of algorithms that can learn from and make predictions on data.[2] Such algorithms operate by building a model from example inputs in order to make data-driven predictions or decisions,[3]:2 rather than following strictly static program instructions.

Machine learning is closely related to and often overlaps with computational statistics; a discipline that also specializes in prediction-making. It has strong ties to mathematical optimization, which deliver methods, theory and application domains to the field. Machine learning is employed in a range of computing tasks where designing and programming explicit, rule-based algorithms is infeasible. Data mining. Data mining is an interdisciplinary subfield of computer science.[1][2][3] It is the computational process of discovering patterns in large data sets ("big data") involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.[1] The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.[1] Aside from the raw analysis step, it involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating.[1] Data mining is the analysis step of the "knowledge discovery in databases" process, or KDD.[4] Etymology[edit]

Knowledge extraction. Knowledge extraction is the creation of knowledge from structured (relational databases, XML) and unstructured (text, documents, images) sources. The resulting knowledge needs to be in a machine-readable and machine-interpretable format and must represent knowledge in a manner that facilitates inferencing. Although it is methodically similar to information extraction (NLP) and ETL (data warehouse), the main criteria is that the extraction result goes beyond the creation of structured information or the transformation into a relational schema.

It requires either the reuse of existing formal knowledge (reusing identifiers or ontologies) or the generation of a schema based on the source data. Overview[edit] After the standardization of knowledge representation languages such as RDF and OWL, much research has been conducted in the area, especially regarding transforming relational databases into RDF, identity resolution, knowledge discovery and ontology learning. Examples[edit] Online machine learning. Online machine learning is used in the case where the data becomes available in a sequential fashion, in order to determine a mapping from the dataset to the corresponding labels. The key difference between online learning and batch learning (or "offline" learning) techniques, is that in online learning the mapping is updated after the arrival of every new datapoint in a scalable fashion, whereas batch techniques are used when one has access to the entire training dataset at once.

Online learning could be used in the case of a process occurring in time, for example the value of a stock given its history and other external factors, in which case the mapping updates as time goes on and we get more and more samples. Ideally in online learning, the memory needed to store the function remains constant even with added datapoints, since the solution computed at one step is updated when a new datapoint becomes available, after which that datapoint can then be discarded. . , where on. . , such that . Statistical classification.

In machine learning and statistics, classification is the problem of identifying to which of a set of categories (sub-populations) a new observation belongs, on the basis of a training set of data containing observations (or instances) whose category membership is known. An example would be assigning a given email into "spam" or "non-spam" classes or assigning a diagnosis to a given patient as described by observed characteristics of the patient (gender, blood pressure, presence or absence of certain symptoms, etc.). Grammar induction. There is now a rich literature on learning different types of grammar and automata, under various different learning models and using various different methodologies. Grammar Classes[edit] Grammatical inference has often been very focused on the problem of learning finite state machines of various types (see the article Induction of regular languages for details on these approaches), since there have been efficient algorithms for this problem since the 1980s.

More recently these approaches have been extended to the problem of inference of context-free grammars and richer formalisms, such as multiple context-free grammars and parallel multiple context-free grammars. Stochastic. Computational statistics. Statistics algorithms were one of the first uses of modern computers. Computational statistics, or statistical computing, is the interface between statistics and computer science. It is the area of computational science (or scientific computing) specific to the mathematical science of statistics.

This area is also developing rapidly, leading to calls that a broader concept of computing should be taught as part of general statistical education.[1] Computational statistics journals[edit] Anomaly detection. Supervised learning.