Apprentissage automatique et apprentissage statistique : comparaison des principes fondamentaux
Vous apprendrez les différences essentielles entre Machine Learning et l'apprentissage statistique.
Temps forts
- L’apprentissage automatique est issu de l’informatique et de l’intelligence artificielle, tandis que l’apprentissage statistique est issu des statistiques.
- L'apprentissage automatique se concentre sur la conception d'algorithmes pour la prise de décision basée sur des données sans programmation explicite.
- L'apprentissage statistique est centré sur la création de modèles mathématiques pour comprendre et interpréter les données.
- Les modèles d'apprentissage statistique sont plus interprétables et utilisent souvent des modèles linéaires plus simples.
- Le Machine Learning donne la priorité à l’optimisation des performances prédictives et de l’efficacité informatique.
L’apprentissage automatique et l’apprentissage statistique sont des domaines qui se chevauchent mais qui sont distincts dans le domaine plus large de la science des données.
Ils impliquent tous deux l’utilisation d’algorithmes pour créer des modèles à partir de données, dans le but ultime de faire des prédictions, de tirer des inférences ou d’identifier des modèles.
Cependant, ils diffèrent par leurs orientations et leurs méthodologies.
Définition pour : Apprentissage automatique
Apprentissage Machine (ML) est un sous-ensemble d'intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans programmation explicite, en utilisant des algorithmes pour analyser les données, identifier des modèles et prendre des décisions basées sur les données.
Définition pour : Apprentissage statistique
Apprentissage statistique (SL) est une branche des statistiques qui se concentre sur la construction de modèles mathématiques pour analyser et interpréter les données, en mettant l'accent sur la compréhension des modèles, de la structure et des incertitudes tout en faisant des inférences et des prédictions en utilisant des méthodes statistiques formelles.
Origines et perspectives
Le ML trouve ses racines dans l’informatique et l’intelligence artificielle.
Il se concentre sur la conception d’algorithmes permettant d’apprendre et de prendre des décisions basées sur des données sans être explicitement programmés.
Les techniques de ML se concentrent davantage sur l'optimisation des performances, en mettant généralement l'accent sur les ensembles de données à grande échelle et l'efficacité des calculs.
SL, en revanche, découle des statistiques.
Il s’agit de créer des modèles mathématiques pour comprendre et interpréter les données, en se concentrant souvent sur la compréhension de la structure sous-jacente et de l’incertitude des données.
Les techniques SL mettent davantage l'accent sur l'interprétabilité du modèle et les aspects inférentiels.
Terminologie et méthodologie
Les praticiens du ML utilisent souvent une terminologie différente de celle des statisticiens.
Par exemple, nous parlons d’ensembles de données « formation » et « test » en ML.
En revanche, les termes ensembles de données « estimation » et « validation » peuvent être utilisés dans SL.
Les méthodes ML sont plus algorithmiques et itératives, tandis que les techniques SL sont basées sur des méthodes statistiques formelles.
Complexité du modèle
Les modèles de ML peuvent être très complexes et non linéaires, utilisant des réseaux de neurones et des techniques d'apprentissage profond.
Cela peut conduire à une amélioration des performances prédictives, mais parfois au détriment de l’interprétabilité.
En revanche, les modèles SL sont plus interprétables et utilisent souvent des modèles linéaires plus simples.
Évaluation du modèle
ML met l'accent sur la précision des prédictions et les mesures de performance, telles que la précision, le rappel et le score F1.
SL se concentre davantage sur les hypothèses du modèle, les tests d'hypothèses et les intervalles de confiance pour comprendre la signification statistique et l'incertitude du modèle.
Régularisation
Les deux domaines utilisent des techniques de régularisation pour éviter le surajustement.
Pourtant, le ML s'appuie souvent sur des méthodes de calcul plus intensives, telles que la régression Lasso et Ridge ou l'abandon des réseaux neuronaux.
SL peut utiliser des techniques telles que la sélection de sous-ensembles, la réduction de dimensionnalité ou des structures de modèle plus simples pour éviter le surajustement.
| Aspect | Machine Learning | Apprentissage statistique |
|---|---|---|
| Origine | Informatique, Intelligence Artificielle | Statistique |
| Focus | Conception d'algorithmes, décisions basées sur les données | Modèles mathématiques, interprétation des données |
| Terminologie | Ensembles de données de formation et de test | Ensembles de données d'estimation et de validation |
| Complexité du modèle | Peut être élevé, non linéaire (par exemple, réseaux de neurones) | Modèles linéaires souvent plus simples, linéaires ou généralisés |
| Interprétabilité du modèle | Peut varier, peut être moins interprétable | Plus interprétable, met l'accent sur l'inférence |
| Mesures d'évaluation | Exactitude des prédictions, précision, rappel, F1 | Tests d'hypothèses, valeurs p, intervalles de confiance |
| Régularisation | Lasso, régression Ridge, abandon | Sélection de sous-ensembles, réduction de dimensionnalité, régression Ridge |
| Calcul | Peut être gourmand en calcul | Peut également nécessiter beaucoup de calculs, mais souvent moins |
| Évolutivité | Bien adapté aux ensembles de données à grande échelle | Peut être adapté pour gérer de grands ensembles de données, mais peut nécessiter des méthodes supplémentaires |
| Objectif | Optimiser les performances prédictives | Comprendre la structure des données, l'incertitude et faire des déductions |
Conclusion
En résumé, l'apprentissage automatique et l'apprentissage statistique visent à apprendre à partir des données mais ont des perspectives, des méthodologies et des priorités différentes.
Le ML est généralement davantage axé sur l’optimisation des performances prédictives et de l’efficacité informatique.
Dans le même temps, SL met l'accent sur l'interprétabilité des modèles, l'inférence statistique et la quantification de l'incertitude.
Les deux approches sont utiles en science des données, et les praticiens utilisent souvent une combinaison de techniques des deux domaines pour résoudre des problèmes du monde réel.
