Algorithme Gradient Boosting

La Data Science est en plein essor et elle a donné lieu à de nombreuses disciplines. L'une d'entre elles est le Machine Learning qui est lié à la technologie de l'Intelligence Artificielle. Cette discipline consiste pour le Data Scientist à permettre aux ordinateurs d'apprendre d'eux-mêmes et d'améliorer leurs performances. Le Machine Learning fait appel à des notions mathématiques complexes. Et lorsqu'on décide de se lancer dans l'apprentissage de cette discipline, il faut absolument connaître l'algorithme de la descente de gradient. Découvrez ici pourquoi et comment le faire.

Pourquoi utiliser la descente de gradient ?

La Data Science permet de découvrir dans l'analyse des données du Big Data des tendances et des comportements complexes. Ces derniers sont appelés des « patterns », soit des motifs récurrents. À travers le Machine Learning (apprentissage automatique), il s'agit d'entraîner des algorithmes à déceler des patterns dans l'analyse des données pour mieux exécuter une tâche spécifique. C'est-à-dire apprendre aux logiciels à réaliser de manière autonome une tâche ou des prédictions. Pour ce faire, le Data Scientist spécialiste du Machine Learning sélectionne et entraîne des algorithmes à exécuter dans l'analyse des données. Le but étant bien sûr d'améliorer leurs prédictions au fil du temps.

Le Machine Learning repose donc en grande partie sur l'entraînement d'algorithmes. Plus ces algorithmes sont exposés à des données, plus ils apprennent à effectuer une tâche sans instructions particulières. Ils apprennent ainsi par expérience. On utilise différents types d'algorithmes en Machine Learning. Nous avons les algorithmes de régression, linéaire ou logistique. Parmi eux, la descente de gradient est l'un des plus utiles et des plus populaires.

C'est un algorithme d'optimisation. On l'utilise pour trouver plus rapidement la valeur minimale d'une fonction. La définition de la descente de gradient est plutôt simple. Il s'agit d'un algorithme qui permet de trouver le minimum ou le maximum d'une fonction convexe. Pour y parvenir, il change de façon itérative les paramètres de la fonction concernée. C'est un algorithme qui est par exemple utilisé dans la régression linéaire.

La descente de gradient est aussi appelée algorithme de la pente descendante la plus profonde. En Machine Learning, elle est très importante. On l'utilise pour minimiser une fonction de coût. Cette dernière permet de déterminer le meilleur modèle de prédictions dans l'analyse de données. Plus le coût est minimisé, plus la machine pourra faire de bonnes prévisions. C'est pour cela que dans le cadre d'une formation Machine Learning, on apprend comment utiliser la descente de gradient. Il s'agit d'une manière plus économique et rapide de calculer les valeurs optimales de l'hypothèse pour trouver la meilleure solution.

Qu'est-ce que la descente de gradient comme algorithme ?

On consacre beaucoup de temps à l'apprentissage et à l'utilisation de cette formule en formation Machine Learning. C'est notamment grâce à elle qu'on peut savoir si un modèle sera en mesure de faire de bonnes prédictions. On peut dire que la machine apprend grâce à cet algorithme. Ses applications sont nombreuses en termes de prédictions. Dans une formation Machine Learning, on apprend les formules et les calculs à appliquer pour résoudre un problème de régression linéaire.

Pour mieux illustrer le fonctionnement et l'utilité de cet algorithme, on utilise souvent l'analogie de la montagne. On imagine une personne qui a perdu son chemin en montagne. Fondamentalement, il s'agira de retrouver son chemin en cherchant dans un premier temps la direction avec une forte pente descendante. Après avoir suivi cette direction sur une certaine distance, il faut répéter cette méthode jusqu'à atteindre une vallée (la valeur la plus basse). En Machine Learning, la descente de gradient consiste à répéter en boucle cette méthode ainsi évoquée jusqu'à trouver un minimum pour la fonction coût. C'est pour cela qu'on parle d'algorithme itératif et qu'il demande beaucoup de calcul.

Comment s'utilise-t-elle ?

La descente de gradient est un algorithme utilisé dans la régression linéaire à cause de la complexité des calculs. La formule mathématique générale de la descente de gradient est xt+1= xt– η∆xt avec η représentant le taux d'apprentissage et ∆xt la direction de descente. La descente de gradient est un algorithme applicable aux fonctions convexes. En prenant ƒ une fonction convexe à minimiser, l'objectif sera d'obtenir ƒ(xt+1) ≤ ƒ (xt) à chaque itération.

L'idée ici est d'utiliser cet algorithme qui va au fur et à mesure calculer le minimum d'une fonction mathématique. Face à certaines équations, c'est le meilleur moyen pour les résoudre. Quand on parle de descente de gradient, il faut aussi comprendre la notion de fonction de coût. Dans un mode supervisé, cette fonction permet de mesurer la marge d'erreur entre une estimation et la valeur réelle. La formule pour calculer le gradient quadratique moyenne dans le cas d'un problème de régression linéaire est la suivante :

L'application de la descente gradient fait aussi appel à la notion de taux d'apprentissage. C'est un hyperparamètre permettant de contrôler l'ajustement des poids du réseau par rapport au gradient de perte. Il faut souligner qu'un taux d'apprentissage optimal est très important pour obtenir un minimum plus rapidement et efficacement. Il ne doit pas être ni trop élevé ni trop bas.

En baissant, la valeur montre que l'on se déplace progressivement le long de la pente descendante. Plusieurs méthodes d'optimisation comme RMSprop, Adam et SGD utilisent l'algorithme de la descente gradient. Pour ne pas se tromper dans l'utilisation de cet algorithme, il est recommandé de bien choisir ses paramètres. Il faut aussi garder à l'esprit que le minimum trouvé ne peut être considéré comme un minimum global.

Quels métiers utilisent la descente de gradient ?

L'algorithme de la descente gradient est surtout utilisé dans les domaines du Machine Learning et du Deep Learning (apprentissage profond). Ce dernier peut être considéré comme une version améliorée du Machine Learning. Elle permet de détecter les patterns les plus subtils. Ce sont des disciplines qui demandent de solides connaissances de base en mathématiques et une formation en Python.

Ce langage de programmation dispose de plusieurs bibliothèques qui facilitent l'application du Machine Learning. Cette discipline est très utile pour analyser avec précision et plus rapidement de gros volumes de données. Cela permet de réaliser des analyses prédictives en fonction des tendances ou évènements passés.

Le Machine Learning est l'une des sciences qui sont étroitement liées au Big Data en termes d'opportunités à exploiter. Il est utilisé dans les métiers de l'Intelligence Artificielle (IA). Il permet de pallier les limites de l'intelligence humaine dans l'analyse de gros flux de données. Avec les vastes ensembles de données accessibles en ligne, l'Intelligence Artificielle peut apprendre toute seule sans intervention humaine. Le Machine Learning est utilisé par exemple dans le domaine des objets connectés. Grâce à lui, une IA peut s'adapter aux habitudes des occupants d'une maison connectés et exécuter ses tâches en en tenant compte.

Elle va par exemple régler le chauffage d'une pièce en fonction du temps qu'il fait. C'est cette science qui permet aussi d'avoir des aspirateurs robots de plus en plus sophistiqués. La descente de gradient, à travers l'apprentissage automatique, est au cœur des grandes avancées en matière d'intelligence artificielle. Dans la pratique, les applications de la descente de gradient par les ingénieurs et les spécialistes de l'IA sont très nombreuses.

Elle est utile aux moteurs de recherches comme Google et aux moteurs de recommandation populaires comme YouTube, Netflix ou Amazon. Sur la base des données collectées chez les utilisateurs, les algorithmes vont chercher à comprendre les centres d'intérêt de l'internaute. Ce qui lui permettra de lui proposer des résultats de recherche pertinents et de meilleures recommandations.

Le Machine Learning a permis aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain. C'est cette application qui a donné naissance aux assistants numériques comme Alexa, Google Assistant et Siri. Le Machine Learning et les applications de la descente de gradient sont aussi très utiles pour les développeurs de jeux vidéo. Ici l'objectif de permettre aux IA d'exceller voire de surpasser l'humain. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique permettent aux entreprises d'anticiper les besoins de leurs clients et les futures tendances.

Comment se former au Machine Learning et au Deep Learning ?

La formation Machine Learning est proposée par de nombreuses plateformes d'apprentissage en ligne de data science. Elle offre d'incroyables opportunités et constitue l'une des meilleures voies de reconversion professionnelle. Cette formation est généralement proposée sous la forme de cours en ligne ou de bootcamp. Elle permet d'acquérir les connaissances de base en Machine Learning et en Deep Learning notamment, l'utilisation des algorithmes.

Vous apprendrez les différentes techniques de Machine Learning. Il s'agit notamment des apprentissages supervisé, non supervisé et par renforcement. Réussir une formation en Machine Learning ou en Deep Learning passe d'abord par le choix d'une bonne plateforme ou programme d'apprentissage. Les meilleures plateformes de formation de Data Science en ligne proposent divers modules selon vos besoins. Il existe des offres de formations à distance selon votre disponibilité si vous êtes déjà en activité dans une entreprise par exemple.

Pour une formation de qualité, vous devez également veiller à choisir une plateforme reconnue avec une équipe d'experts en Data Science. Il existe de nombreuses formations courtes de quelques jours pour vous initier à l'une ou l'autre de ces disciplines liées au Big Data. Les contenus de ces formations sont accessibles même aux néophytes et permettent d'acquérir facilement et rapidement des compétences avérées. Dans les packs généralement proposés nous avons par exemple, l'introduction à Python, aux statistiques et à la Data Analyse.

Il est aussi très important pour devenir un Data Scientist accompli et spécialisé dans ces disciplines, de choisir une formation qui allie la théorie et la pratique. Cette dernière doit vous permettre d'observer la progression de votre apprentissage. Par exemple, si vous avez opté pour le Machine Learning, vous devez être en mesure d'écrire correctement des algorithmes en entier. Vous devez également être en mesure d'apprendre à parfaitement utiliser la descente de gradient pour résoudre des problèmes d'apprentissage supervisé. Grâce à une formation reconnue en data science, vous pouvez lancer une carrière dans la data et réaliser des projets professionnels.

Vous pouvez aussi choisir si vous avez la possibilité de choisir un cycle de formation plus long (Bac +5) dans une école d'ingénieur ou d'informatique. Sur le marché de l'emploi, les recruteurs sont désormais à la recherche de compétences techniques en analyse data. De nouveaux métiers d'avenir émergent avec le Big Data et le développement de l'analyse data. De plus en plus d'écoles proposent des spécialisations pour devenir ingénieur en IA, Data Scientist et Data Analyst. Il est facile de trouver en ligne une formation dédiée à l'Intelligence Artificielle ou à l'analyse Data à la portée de vos connaissances et de vos moyens.