Au-delà de la Simple Adjustment de Courbes : Les Fondements Probabilistes de l'Apprentissage Automatique

Beyond Glorified Curve Fitting : Les Fondements Probabilistes de l'Apprentissage Automatique Qu'est-ce que l'apprentissage automatique du point de vue probabiliste ? Le mathématicien Tom Mitchell définit l'apprentissage automatique comme suit : Un programme informatique est dit apprendre de l'expérience E par rapport à une classe de tâches T et une mesure de performance P, si sa performance à effectuer les tâches de T, mesurée par P, s'améliore avec l'expérience E. Cette définition englobe plusieurs paradigmes d'apprentissage, mais le point de vue probabiliste apporte une dimension cruciale : il se concentre sur l'apprentissage de distributions de probabilités, plutôt que sur des prédictions déterministes. Par exemple, au lieu de prédire qu'un prix de maison est exactement de 317k CHF, un modèle probabiliste pourrait dire qu'il y a une probabilité de 95% que le prix soit dans une fourchette de 300k à 330k CHF. Cela permet de prendre en compte les incertitudes inhérentes aux données, telles que les variations du marché immobilier ou les opportunités de négociation. Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ? L'apprentissage supervisé implique des exemples pour lesquels nous connaissons la réponse. Par exemple, montrer à un modèle des photos de fleurs et lui dire de quelle espèce il s'agit. L'objectif est de trouver une règle qui fait de bonnes prédictions pour de nouvelles entrées inconnues. Les tâches typiques incluent la classification et la régression. La vision probabiliste ajoute une couche de nuance en reconnaissant que rien n'est parfaitement prévisible dans le monde réel. Au lieu de donner une réponse fixe comme c'est une Setosa, elle exprimera le modèle est 95% certain que c'est une Setosa. Cette incertitude peut être utile pour prendre des décisions éclairées. Le Théorème du Déjeuner Gratuit (No Free Lunch Theorem) de machine learning indique qu'il n'existe pas de méthode universelle. Chaque algorithme fait des hypothèses sur le monde réel, ce qui peut s'avérer avantageux dans certains cas et défavorable dans d'autres. Comme l'a décrit J. Pearl, l'apprentissage supervisé peut être vu comme de la "simple adaptation d'une courbe". Il s'agit de trouver une fonction qui relie au mieux les points connus, similaire à dessiner une courbe précise à travers des données. Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ? Dans l'apprentissage non supervisé, le modèle reçoit des données sans aucune explication ni étiquette. Par exemple, montrer à un modèle des images d'animaux sans lui dire de quel animal il s'agit. Le but est de découvrir des structures ou des motifs cachés dans les données. La vision probabiliste aide ici en capturant l'incertitude et la diversité des explications possibles. Plutôt que d'imposer une classification rigide, elle modélise une gamme de possibilités. Cela est particulièrement utile lorsque l'obtention d'étiquettes est coûteuse ou difficile, comme dans le cas des diagnostics médicaux, ou quand les catégories ne sont pas clairement définies. Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ? L'apprentissage par renforcement implique qu'un système apprend par expérience et par le feedback sur ses actions. Il est comparable à l'entraînement d'un chien. Par exemple, un robot essaye de marcher, reçoit un point positif pour chaque pas réussi et un point négatif de -10 s'il tombe. Au fil du temps, le robot ajuste sa politique (policy) π(x) pour favoriser les actions qui maximisent les récompenses cumulées. Dans cette approche, le système cherche à comprendre quelle action effectuer en situation x pour maximiser les récompenses. La vision probabiliste est particulièrement importante car le système ne sait pas toujours avec certitude quelles actions ont conduit à quelle récompense. Cela lui permet d'optimiser ses stratégies sous incertitude, rendant le processus d'apprentissage plus flexible et plus robuste. Perspective mathématique : Que sommes-nous vraiment en train d'apprendre ? Dans la vision classique, un modèle est une fonction f(x) = y qui transforme une entrée en une sortie. En revanche, dans la vision probabiliste, un modèle est une hypothèse de distribution f(x) = p(y|x). Il ne s'agit pas simplement de fournir la meilleure réponse, mais de modéliser la probabilité des différentes réponses. Cette distinction est essentielle pour comprendre comment les modèles probabilistes gèrent les incertitudes et les erreurs. Par exemple, un modèle probabiliste de données météorologiques peut plus facilement s'adapter à de nouvelles conditions climatiques parce qu'il apprend l'incertitude inhérente aux prévisions. Pourquoi comprendre la vision probabiliste est-elle importante ? Dans le monde réel, presque rien n'est certain. L'incertitude, l'information incomplète et le hasard caractérisent chaque décision. La machine learning probabiliste offre plusieurs avantages : Résistance aux erreurs et incertitudes : Un modèle qui indique son incertitude (il y a 60% de chances que ce soit un cancer) est plus robuste et permet d'éviter de prendre des décisions hâtives. Flexibilité et adaptabilité : La capacité de modéliser les incertitudes rend les modèles plus adaptables à de nouvelles situations, comme les changements climatiques. Interprétabilité : Les modèles probabilistes sont plus compréhensibles et transparents car ils communiquent non seulement une réponse, mais aussi le degré de certitude associé. Ces avantages font des modèles probabilistes des systèmes plus transparents, dignes de confiance et interprétables, plutôt que des algorithmes « boites noires ». Évaluation de l'Événement par des Professionnels de l'Industrie Les experts de l'industrie considèrent que la prise en compte de l'incertitude dans l'apprentissage automatique est cruciale pour le développement de systèmes robustes et fiables. Ils soulignent que l'apprentissage probabiliste est particulièrement utile dans des domaines complexes où les données sont imprécises ou partiellement observées, comme la finance, la médecine et l'ingénierie. Comprendre cette perspective permet aux praticiens de construire des modèles qui non seulement donne de bonnes prédictions, mais également une mesure de leur confiance, rendant les systèmes plus résilients aux erreurs et mieux adaptés à de nouveaux scénarios. Profil de l'Entreprise et du Livre Kevin P. Murphy est un scientifique reconnu dans le domaine de l'apprentissage automatique. Son livre, Probabilistic Machine Learning – An Introduction, est une ressource précieuse pour ceux qui souhaitent comprendre les fondements mathématiques et probabilistes de l'apprentissage automatique. Murphy démontre comment l'incertitude peut être intégrée de manière efficace pour améliorer la qualité des modèles et des décisions. Ce livre est recommandé pour tous les passionnés de data science et d'intelligence artificielle. N'hésitez pas à consulter les publications régulières sur Substack pour plus de résumés et d'articles dans les domaines de la technologie, Python, la science des données, l'apprentissage automatique et l'IA.