Classer ses dépenses à l’aide de la classification bayésienne naïve
Les problèmes de classification constituent une famille de problèmes auxquels il est possible d’appliquer des méthodes d’apprentissage supervisé, c’est-à-dire où l’on dispose d’une base d’exemples correctement identifiés. Le but consiste, à partir de ces exemples, de construire un modèle capable de prédire avec un bon degré de confiance à quelle classe (chat, oie, canard, papillon…) appartient un individu à partir de la seule connaissance de certaines de ses caractéristiques (ailes, pattes, bec, moustaches, cri…).
Nous allons étudier ici sur la base d’un exemple concret un type de modèle de classification en particulier : le classifieur Bayésien naïf.
Sa caractéristique principale est qu’il émet une hypothèse forte a priori inadaptée aux cas pratiques : l’indépendance des caractéristiques étudiées.
En termes simples, un classifieur bayésien naïf suppose que l’existence d’une caractéristique déterminant l’appartenance à une classe est indépendante de l’existence d’autres caractéristiques. Par exemple, un animal sera considéré avec un bon degré de confiance comme un canard s’il a des ailes, un bec et qu’il cancane comme un canard, en ignorant totalement la possibilité que ces caractéristiques puissent être corrélées.

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Une manière simple de définir ce qu’est l’apprentissage automatisé consiste à le décrire comme l’ensemble des techniques permettant à une machine d’apprendre à réaliser une tâche sans avoir à la programmer explicitement pour cela. Cette définition est due à Arthur Samuel, chercheur à IBM dans les années 1950 et qui, en dehors d’avoir produit la première implémentation logicielle d’une table de hachage et largement influencé le démarrage des études sur l’emploi des transistors dans la conception des ordinateurs, s’est illustré par la première réalisation d’un programme joueur d’échecs. Cet automate avait la particularité d’avoir atteint le niveau d’un joueur moyen après plusieurs milliers de parties jouées contre lui-même. Son secret ? 

