Types d'algorithmes en intelligence artificielle
En intelligence artificielle (IA), différents types d’algorithmes sont utilisés, selon le problème à résoudre, les données disponibles et le contexte dans lequel la solution sera appliquée. Certains des principaux types d’algorithmes utilisés en IA sont les suivants :
1. Algorithmes d’apprentissage supervisé
- Régression linéaire et logistique. Utilisé pour prédire une variable continue ou catégorielle, respectivement.
- Machines à vecteurs de support (SVM). Pour la classification et la régression sur des données complexes.
- Arbres de décision et forêts aléatoires. Utilisé dans la classification et la régression, et célèbre pour son interprétabilité.
2. Algorithmes d'apprentissage non supervisé
- Clustering (K-Means, Hiérarchique). Pour regrouper des données non étiquetées dans grappes ou groupes.
- Analyse en composantes principales (ACP). Réduire la dimensionnalité des données.
3. Algorithmes d'apprentissage par renforcement
- Q-Learning, réseau Deep Q (DQN). Utilisé pour enseigner aux agents comment agir dans un environnement afin de maximiser une certaine notion de récompense cumulative.
4. Algorithmes d'apprentissage profond
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN). Particulièrement puissant dans les tâches de vision par ordinateur.
- Réseaux de neurones récurrents (RNN), mémoire à long terme (LSTM). Utilisé dans le traitement du langage naturel et les séries chronologiques.
- transformateurs. Comme BERT et GPT, utilisé dans la compréhension et la génération de texte.
5. Algorithmes d'optimisation
- Descente graduelle. Utilisé pour optimiser les fonctions de perte dans de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique.
6. Algorithmes de recommandation
- Filtrage collaboratif, factorisation matricielle. Utilisé dans les systèmes de recommandation tels que ceux trouvés sur les plateformes de commerce électronique et de divertissement.
7. Algorithmes de détection d'anomalies
- SVM à classe unique, forêt d'isolement. Pour détecter des schémas anormaux dans les données, comme la fraude dans les transactions financières.
8. Algorithmes basés sur des règles et des connaissances
- Systèmes experts. Ils utilisent une base de connaissances et des règles pour imiter la prise de décision d'experts dans un domaine spécifique.
9. algorithmes hybrides et ensemble
- Empilage, ensachage, boosting. Ils combinent plusieurs modèles pour améliorer la précision et la robustesse.
Ces algorithmes ne représentent qu'une fraction des techniques disponibles en IA. Le choix de l'algorithme ou de la combinaison d'algorithmes à utiliser dépend en grande partie du problème spécifique, des données disponibles et des exigences particulières du projet, telles que la précision, l'interprétabilité et l'efficacité.