Allophysique

data analyse

Intelligence artificielle?

L'intelligence artificielle décrit l’ensemble des techniques permettant à des machines de simuler l’intelligence humaine.

Concrêtement, il s’agit de programmer les machines pour qu’elles s’adaptent en fonction des données reçues afin d’effectuer au mieux les tâches qui leur sont assignées.

Dans certains domaines, l’essor de l'intelligence artificielle est lié à l'explosion des données accessibles et des capacités de traitement.

Voir compléments plus théoriques sur l’IA: page du site

Apprentissage automatique

Le machine learning est l’un des domaines de l’intelligence artificielle. Il s’agit:

  • d’abord de construire un modèle à partir de données. C’est la phase d’entrainement, ou d’apprentissage.
  • Puis d’effectuer des prédictions ou prendre des décisions, sur d’autres données.

En apprentissage automatique, on distingue les algorithmes d’apprentissage:

  • supervisés: apprentissage à partir d’exemples déjà etiquettés (classes discretes ou valeurs Y=f(X) connues)
  • non supervisées: découverte de la structure de données sans exemples étiquettés.
  • par réenforcement: système qui augmente ses performances à partir de ses interactions avec l’environnement. Le système va alors modifier les règles de son modèle au fur et à mesure de ces interactions (plutôt catégorisé comme un apprentissage supervisé).
prediction par un modèle de machine learning avec apprentissage supervisé

prediction par un modèle de machine learning avec apprentissage supervisé

Analyse données par regression lineaire

Une étude statistique permet de repérer si certains paramètres sont liés entre eux. Alors, si ces données étaient suffisamment nombreuses et précises, il est possible d’établir des lois mathematiques sur ces données. Une manière de représenter ce lien entre paramètres est, par exemple d’établir une loi de regression linéaire.

Régression linéaire

La régression linéaire est un algorithme qui va trouver une droite qui se rapproche le plus possible d’un ensemble de points. Les points représentent les données d’entraînement (Training Set).

Nuage de points avec Regression Lineaire

Nuage de points avec Regression Lineaire

A partir de données d’entrée, les points oranges (X1,Y1), on cherche s’il existe un modèle mathématique. Par exemple:

$$Y1 = a \times X1 + b$$

Les écarts entre les points et la courbe du modèle devront être les plus petits possibles.

Regression linéaire impossible

Regression linéaire impossible

Modèle prédictif

Un modèle prédictif ne peut être établi qu’à partir d’une étude prealable de données.

Pour de nouvelles données, on peut alors, grâce à un modèle, prédire le comportement futur du nouvel objet. Faire une estimation, calculer une valeur. A condition que celui-ci fasse partie de la même famille d’objets que ceux qui ont permis d’établir le modèle.

nouvelle donnée d'absisse X1 => Y1 determiné grace au modèle (regression)

nouvelle donnée d'absisse X1 => Y1 determiné grace au modèle (regression)

Exemple

Cet exemple est issu du Blog mrmint.fr.

Supposons que vous soyez le chef de direction d’une franchise de camions ambulants (Food Trucks). Vous envisagez différentes villes pour ouvrir un nouveau point de vente. La chaîne a déjà des camions dans différentes villes et vous avez des données pour les bénéfices et les populations des villes.

Vous devrez utiliser ces données pour vous aider à choisir la ville pour y ouvrir un nouveau point de vente.

Ce problème est de type apprentissage supervisé modélisable par un algorithme de régression linéaire. Il est de type supervisé car pour chaque ville ayant un certain nombre de population (variable prédictive X), on a le gain effectué dans cette dernière (la variable qu’on cherche à prédire : Y).

Notebook

Vous utiliserez le notebook en ligne sur Jupyterlite

Algorithme des K proches voisins Knn

Principe

Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage supervisé, initialisé par des exemples connus. Pour cela, on part d’un jeu de données existant dont on connait les classes.

L’algorithme KNN (k-nearest neightbors) permet de déterminer à quelle classe appartient un nouvel élément.

Exemple: Les joueurs de NBA

On cherche une correspondance entre les caractéristiques physiques d’un joueur de basket et son poste sur le terrain.

Pour simplifier, on considerera que les postes sont au nombre de trois :

  • le joueur Centre, noté ‘C’ (position 5 sur le schéma)
  • Le joueur Ailier, noté ‘F’ (positions 3 et 4 sur le schéma)
  • Le joueur arrière ou meneur de jeu, noté ‘G’ (positions 1 et 2 sur le schéma)

Les données sont issues de la page : nba.com

La ligue de basket americaine contient environ 400 joueurs professionnels. La plupart de nationalité américaine. On dispose d’un extrait de ce fichier (voir dans le dossier datas), constitué de moins de 100 joueurs, classés par ordre alphabetique.

extrait du tableau des joueurs NBA en 2020

extrait du tableau des joueurs NBA en 2020

Apprentissage supervisé

Chaque joueur de basket occupe un poste particulier sur le terrain:

poste occupé sur le terrain

poste occupé sur le terrain

Une étude des caractéristiques physique des joueurs montre une correlation entre le poids, la taille, et le poste du joueur. Dans un diagramme taille-poids, les joueurs se repartissent en îlots selon leur poste:

les joueurs

les joueurs

Prédiction

On peut alors prévoir le poste d’un nouveau joueur. Pour cela on observe ses k plus proches voisins, et on en déduit quel poste corresspnd à son physique, à partir de la classe majoritairement représentée.

Le joueur semble être à la limite des classes

Le joueur semble être à la limite des classes

Méthode:

  • on ajoute une nouvelle colonne calculée: Pour le joueur inconnu, on calcule la distance avec chaque élément classé dans le tableau .
  • on trie le tableau selon la distance.
  • on observe la classe majoritaire pour les k premiers éléments classés de la liste triée. La valeur de k doit être représentative. On prendra la plupart du temps $k = \sqrt N$

Travaux pratiques

Liens

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Approfondissement

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