Accueil
Scikit-Learn librairie Python de Machine Learning

Scikit-Learn librairie Python de Machine Learning

Intéressé par les formations de Jedha ?
Voir le syllabus de Jedha
Nos derniers articles !

En science et en analyse des données, le Machine Learning est une technologie essentielle pour tirer au mieux profit de l'intelligence artificielle. Le Machine Learning ou apprentissage automatique veut faire gagner aux algorithmes de l'autonomie et de la performance dans l'exécution des tâches, pour l'analyse prédictive en l'occurrence. Pour faire efficacement du Machine Learning aujourd'hui, Scikit-Learn est la principale bibliothèque dédiée de Python à utiliser. Quand on sait que Python est un langage incontournable dans le domaine de la programmation informatique, la maîtrise complète de ce framework s'avère clairement importanre. Il est d'ailleurs possible de suivre à cet effet, une formation spécialisée auprès d'un organisme qualifié comme Jedha.

Qu'est-ce que Scikit-Learn (librairie python ML) ?

Également appelé Sklearn, il s'agit d'un framework d'apprentissage automatique en Python présentant une vaste bibliothèque logicielle d'outils basiques pour les travaux de Data Science. Pour les développeurs et les Data Scientists, cette librairie Python disposant d'une API uniformisée simplifie et optimise grandement l'écriture du code pour le Machine Learning. Étant open source, le framework est continuellement enrichi par un grand nombre de spécialistes. On y trouve ainsi une grande variété de fonctions et de routines de base qui permettent l'écriture de programmes complexes pour l'apprentissage automatique.

Il suffit d'importer les modules de code pré-écrit disponibles sur la plateforme pour implémenter les fonctionnalités d'apprentissage statistique. Des exemples concrets pour mieux comprendre les modèles statistiques sont également présents. Aujourd'hui, le projet bénéficie du soutien technique et financier de grandes organisations comme Google, l'INRIA ou encore la Python Software Foundation.

Contenu de la librairie Python Sklearn : l'apprentissage supervisé

Les modèles et outils contenus dans Scikit-Learn pour le développement des projets sont nombreux. Cette technologie favorise le Machine Learning grâce à deux modes d'apprentissage : le mode supervisé et le mode non supervisé. On retrouve ici les fonctions de classification, de régression et de sélection des modèles selon les besoins de chaque projet.

La sélection des modèles

Sklearn présente des algorithmes pour comparer, valider et choisir les modèles et paramètres de l'étude. On trouve notamment l'optimisation d'hyperparamètres grâce au Grid Search, le RandomizedSearchCV ou encore les métriques Sklearn. Cependant, le process qui est très connu reste sans doute la validation croisée. La validation croisée en Machine Learning est particulièrement utile quand il faut manipuler plusieurs ensembles de données pour un même cas à modéliser.

En Machine Learning, on a généralement besoin d'un ensemble d'entraînement et d'un ensemble test pour l'étude d'un cas. En décidant d'utiliser un ensemble test pour évaluer la performance des modèles sur des données libres, plusieurs freins à l'apprentissage peuvent apparaître. Étant extrait du dataset d'entraînement, le dataset de test est plus petit, contient peu de données et ne peut donc être être assez représentatif de la généralité. Cela n'est pas idéal pour l'apprentissage statistique. La validation croisée permet de corriger cela. Elle permet de préciser les hyperparamètres d'un modèle sans qu'il soit nécessaire de valider ce dernier sur des données déjà apprises.

La classification des données

Les forêts aléatoires, les machines à vecteur de support (SVM), les réseaux de neurones ou perceptrons multicouches, le KNN (k plus proches voisins) sont autant d'algorithmes spécialisés. Ils s'exécutent suivant des hyperparamètres bien spécifiques à déterminer au préalable. Ils permettent de déterminer la catégorie à laquelle appartient un objet étudié. Le schéma de classification est cependant le même pour chacun des process. On note en premier lieu une instanciation du modèle qui est ensuite entraîné sur les features X et les targets Y. Le modèle entraîné peut servir à la prédiction de nouvelles données. En comparant les données prédites aux targets réels, on peut d'ailleurs avoir une bonne idée de l'efficacité du modèle.

La régression

Elle est indispensable pour l'obtention des modèles prédictifs à pouvoir élevé. Elle permet d'obtenir une fonction mathématique décrivant au mieux les relations causales entre des ensembles de données. Dans le cadre de son apprentissage, l'intelligence artificielle soumet des données en entrée à la fonction du modèle pour faire ressortir des prédictions. Dans la librairie, il est possible d'accéder facilement aux modèles de régression logistique, linéaire ou linéaire pénalisée (Lasso, Ridge…). Des outils comme les voisins k plus proches voisins, les forêts aléatoires, les arbres à décision ou la régression à vecteur de support peuvent également être utilisés.

L'apprentissage non supervisé

On retrouve ici des outils de prétraitement, de réduction de la dimensionnalité des données et de clustering.

Le prétraitement

Il est important de standardiser les vecteurs de caractéristiques des données selon la loi gaussienne. Cela permet aux estimateurs d'apprentissage automatique implémentés dans Sklearn de mieux se comporter concernant la modélisation. La technologie regorge de scalers et de transformateurs pour s'occuper du prétraitement des données, on note en l'occurrence StandardScaler.

La réduction des dimensions

Ces fonctions ont pour but de réduire le nombre de variables aléatoires à considérer dans le modèle. Un ensemble Data avec de multiples dimensions ne permet en effet pas de dégager efficacement l'importance de chaque variable pour l'estimation. Les relations entre les variables du modèle ne seront également pas bien représentées. De plus, le temps d'exécution des modèles prédictifs est allongé. Grâce à la librairie ML, il est possible de recourir facilement à des méthodes mathématiques : fusion de colonnes à sémantique similaire, visualisation des corrélations entre variables, analyse en composante principale, etc. Les k-moyennes et la méthode de factorisation matricielle non négative sont également des algorithmes pouvant servir.

Le clustering

L'intelligence artificielle s'exerce à regrouper des données similaires dans un groupe bien spécifique. Les algorithmes spécialisés disponibles sur cette bibliothèque Python pour le Machine Learning sont les k-moyennes, la conteneurisation spectrale, le partitionnement hiérarchique, le DBSCAN ou encore le déplacement centré sur la moyenne.

Formation Machine Learning : suivez des cours pour maîtriser cette librairie de Python

Des formations en Scikit-Learn délivrées par des structures qualifiées comme Jedha sont indispensables pour les développeurs, les data analysts et même les data scientists. La formation vous permet de maîtriser en un temps record toutes les subtilités de cette bibliothèque. Syntaxe, algorithmes, manipulation et analyse des données, classification, partitionnement des datasets, méthodes d'apprentissage automatique sur Python, modèles mathématiques… L'étudiant acquiert des connaissances pointues et complètes sur plusieurs aspects pour profiter entièrement de la puissance du framework pour les travaux d'optimisation de l'intelligence artificielle.

Pour permettre d'être autonome sur tout projet Data, les cours dispensés mettent en avant des cas pratiques pour se familiariser au plus tôt avec les fonctionnalités de la bibliothèque. La formation Scikit-Learn de Jedha est assurée par des spécialistes chevronnés de la donnée qui évoluent dans l'environnement Python depuis des années. Elle est éligible au CPF.

Les avantages de Scikit-Learn Python

Grande accessibilité, facilité de prise en main, liberté d'utilisation, large catalogue d'algorithmes d'apprentissage statistique… Les atouts de la librairie ML de Python sont nombreux quand il s'agit de manipuler des informations fournies par le Big Data.

Un outil que l'on peut utiliser librement

Cette technologie possède une licence BSD, ce qui permet l'utilisation et la distribution du logiciel par tout utilisateur sous certaines conditions. Le caractère open source de la solution est très apprécié. D'ailleurs, de grandes entreprises comme Spotify, INRIA ou BNP Paribas Cardif ont recours à cet outil pour comprendre leurs données.

Une technologie facile à prendre à main

Avec une API fluide, cohérente, organisée et intuitive, elle est remarquablement facile à utiliser pour tous les profils de spécialistes des données, tout comme le framework Spark. De solides bases en mathématiques et en informatique sont toutefois nécessaires. Il est possible de les acquérir grâce à une formation spécialisée de bonne qualité. Des exemples concrets et faciles à comprendre des process de Machine Learning à réaliser sont disponibles sur la plateforme pour guider en cas de besoin.

Un puissant catalogue

Le framework bénéficie d'un soutien communautaire important pour sa maintenance et son enrichissement continuels. Cela permet de bénéficier des contributions de la très vaste communauté d'utilisateurs de Python intéressés par l'optimisation de l'intelligence artificielle. On y trouve l'écrasante majorité des algorithmes d'apprentissage automatique pour des travaux du genre.

Une librairie Python qui s'intègre facilement aux autres outils de son écosystème

Les utilisateurs ont accès à une documentation détaillée de l'API de l'outil. Ils savent ainsi comment réaliser l'interopérabilité de Scikit-Learn avec les autres librairies Python comme Numpy, Pandas, Seaborn ou Matplotib. Ce sont les fonctionnalités de visualisation des données et de manipulation des tableaux/séries qui sont optimisées.

Quand utiliser Scikit ?

Pour déterminer les "patterns" dans un ensemble de données ou encore construire des modèles prédictifs, Scikit-Learn apporte des solutions efficaces à tout projet data. De la séparation des données en jeu de test à la normalisation de ces dernières en passant par le traitement des valeurs manquantes du dataset, il est possible de tout faire. La librairie met à disposition les algorithmes nécessaires pour la modélisation et la régression statistique en recourant à très peu de code. Pour analyser à chaque étape l'efficacité des modèles de classification, de clustering et de régression utilisés, des métriques performantes sont également disponibles sur la plateforme.

En se basant sur les données du Big Data, la modélisation prédictive réalisée grâce à Scikit-Learn impacte plusieurs secteurs. Neurosciences, e-mailing de ciblage, détection de tendances d'activité, reconnaissance de visage, étude du comportement d'une population, segmentation de clientèle, détection des fraudes et spams… Voilà autant de domaines qui peuvent nécessiter l'utilisation de cet outil pour une meilleure compréhension des données.

Comment installer Scikit ?

Il suffit de se rendre sur une page spéciale disponible sur GitHub pour accéder au fichier du framework ML de Python. Qu'il s'agisse d'un environnement Windows, Linux ou macOS, l'installation doit se dérouler idéalement depuis un gestionnaire de package sous Python (pip ou Conda). Cela évite par la suite des problèmes de compatibilité entre le système et le logiciel installé.

La librairie Scikit-Learn de Python est un puissant outil pour faire facilement du Machine Learning. Les modèles prédictifs qu'elle permet de construire sont utiles dans plusieurs domaines : diagnostic médical, détection de fraudes, autonomie des véhicules, etc. En tant que professionnel des données, il est donc essentiel de maîtriser parfaitement cette technologie grâce à une formation spécialisée en apprentissage statistique. Les cours délivrés par Jedha en la matière garantissent une prise en main rapide et experte du framework ML.

Louana Lelong
Écrit par
Louana Lelong
 - 
Content & Event Manager
 @
Jedha