📊 𝑭𝒂𝒎𝒊𝒍𝒍𝒆 𝒅𝒆𝒔 𝑨𝒍𝒈𝒐𝒓𝒊𝒕𝒉𝒎𝒆𝒔 𝒅𝒆 𝑴𝒂𝒄𝒉𝒊𝒏𝒆 𝑳𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈 : 𝒄𝒐𝒎𝒎𝒆𝒏𝒕 𝒔’𝒚 𝒓𝒆𝒕𝒓𝒐𝒖𝒗𝒆𝒓 ?

𝑭𝒂𝒎𝒊𝒍𝒍𝒆 𝒅𝒆𝒔 𝑨𝒍𝒈𝒐𝒓𝒊𝒕𝒉𝒎𝒆𝒔 𝒅𝒆 𝑴𝒂𝒄𝒉𝒊𝒏𝒆 𝑳𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈 : 𝒄𝒐𝒎𝒎𝒆𝒏𝒕 𝒔’𝒚 𝒓𝒆𝒕𝒓𝒐𝒖𝒗𝒆𝒓 ?

Le Machine Learning ne se résume pas à un seul algorithme.

C’est plutôt une grande famille de méthodes qui permettent aux machines d’apprendre à partir des données, selon le type de problème à résoudre.

𝟏. 𝑳’𝒂𝒑𝒑𝒓𝒆𝒏𝒕𝒊𝒔𝒔𝒂𝒈𝒆 𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒗𝒊𝒔𝒆́

Ici, les données contiennent déjà une réponse connue.

L’objectif est d’apprendre une relation entre les variables explicatives et la variable cible.

Pour prédire une valeur continue, on parle de régression :

régression linéaire, Ridge, Lasso, Elastic Net, Random Forest Regressor, Gradient Boosting, etc.

Pour prédire une catégorie, on parle de classification :

régression logistique, SVM, KNN, Naïve Bayes, arbres de décision, Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, etc.

𝟐. 𝑳’𝒂𝒑𝒑𝒓𝒆𝒏𝒕𝒊𝒔𝒔𝒂𝒈𝒆 𝒏𝒐𝒏 𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒗𝒊𝒔𝒆́

Ici, il n’y a pas de réponse prédéfinie.

Le modèle cherche lui-même à découvrir des structures cachées dans les données.

Pour regrouper des individus similaires, on utilise le clustering :

K-Means, K-Medoids, DBSCAN, clustering hiérarchique, GMM.

Pour simplifier les données et mieux les visualiser, on utilise la réduction de dimension :

ACP/PCA, t-SNE, UMAP, Autoencoder.

𝟑. 𝑳’𝒂𝒑𝒑𝒓𝒆𝒏𝒕𝒊𝒔𝒔𝒂𝒈𝒆 𝒑𝒂𝒓 𝒓𝒆𝒏𝒇𝒐𝒓𝒄𝒆𝒎𝒆𝒏𝒕

Dans ce cas, le modèle apprend par interaction avec un environnement.

Il reçoit des récompenses ou des pénalités selon ses actions.

On y retrouve des méthodes comme Q-Learning, DQN ou PPO, très utilisées dans la robotique, les jeux, l’optimisation et certaines décisions automatisées.

𝟒. 𝑳𝒆𝒔 𝒎𝒆́𝒕𝒉𝒐𝒅𝒆𝒔 𝒅’𝒆𝒏𝒔𝒆𝒎𝒃𝒍𝒆

Elles combinent plusieurs modèles pour améliorer la performance.

Deux grandes logiques dominent :

Bagging : réduire la variance, comme dans Random Forest.

Boosting : réduire les erreurs progressivement, comme dans XGBoost, LightGBM et CatBoost.

𝑳𝒆 𝒃𝒐𝒏 𝒂𝒍𝒈𝒐𝒓𝒊𝒕𝒉𝒎𝒆 𝒅𝒆́𝒑𝒆𝒏𝒅 𝒅𝒖 𝒑𝒓𝒐𝒃𝒍𝒆̀𝒎𝒆.

Avant de choisir une méthode, il faut d’abord savoir si l’on veut prédire, classer, regrouper, réduire les dimensions ou optimiser une décision.

En Machine Learning, la question n’est donc pas seulement :

“Quel algorithme est le plus puissant ?”

Mais plutôt :

“Quel algorithme correspond le mieux à mon problème et à mes données ?”

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