Le Machine Studying (ML) est devenu un pilier fondamental dans l’ingénierie moderne, facilitant l’automatisation des processus, l’analyse prédictive et la modélisation des systèmes complexes. MATLAB, grâce à ses puissantes bibliothèques et son environnement intégré, offre une plateforme efficace pour implémenter ces methods. Cet article approfondit l’utilisation de MATLAB pour le Machine Studying, en couvrant les fondamentaux, les methods avancées, les bonnes pratiques et les purposes concrètes dans l’industrie.
Avant de commencer, assurez-vous d’avoir :
- MATLAB installé avec les Toolboxes Machine Studying et Statistics and Machine Studying.
- Une base en programmation MATLAB et en Machine Studying.
- Des données de qualité pour l’entraînement et la validation.
La compréhension et la préparation des données sont essentielles pour garantir des résultats précis.
% Chargement et prévisualisation des données
load fisheriris;dataset = array2table(meas, 'VariableNames', {'SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth'});
dataset.Class = species;
abstract(dataset);
- Visualisation des Données
L’analyse graphique permet d’identifier les tendances, la distribution et les éventuelles anomalies dans le jeu de données.
determine;
gscatter(meas(:,1), meas(:,2), species);
xlabel('Longueur des sépales');
ylabel('Largeur des sépales');
title('Visualisation des données');
Le prétraitement est essential pour améliorer la qualité des données avant l’entraînement des modèles.
- Normalisation des données : Permet d’éviter l’affect des différentes échelles des variables.
- Encodage des labels : Transforme les catégories en valeurs numériques exploitables.
- Réduction de dimension avec PCA : Permet d’éliminer la redondance et de conserver les informations essentielles.
% Normalisation
X = normalize(meas);% Encodage des labels
Y = grp2idx(species);
% Réduction de dimension avec PCA
[coeff, score, ~] = pca(X);
X_pca = rating(:,1:2);
determine;
scatter(X_pca(:,1), X_pca(:,2), 10, Y, 'stuffed');
xlabel('Composante principale 1');
ylabel('Composante principale 2');
title('Réduction de dimension avec PCA');
Une séparation correcte des données garantit une évaluation fiable du modèle.
cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3);
X_train = X(coaching(cv), :);
Y_train = Y(coaching(cv), :);
X_test = X(take a look at(cv), :);
Y_test = Y(take a look at(cv), :);
Nous allons explorer plusieurs algorithmes :
Méthode easy et interprétable, adaptée aux petits ensembles de données.
mdl_tree = fitctree(X_train, Y_train);
view(mdl_tree, 'Mode', 'graph');
- Assist Vector Machine (SVM)
Approprié pour les problèmes de classification non linéaires.
mdl_svm = fitcsvm(X_train, Y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'Standardize', true);
Utilisé pour améliorer la robustesse et éviter le sur-apprentissage.
mdl_rf = TreeBagger(50, X_train, Y_train, 'OOBPrediction', 'on', 'Technique', 'classification');
- Réseau de Neurones Artificiel
Les réseaux neuronaux permettent de capturer des patterns complexes.
web = patternnet([10,5]);
web = prepare(web, X_train', full(ind2vec(Y_train')));
Y_pred_nn = vec2ind(web(X_test'));
L’évaluation est une étape clé pour juger de la efficiency du modèle.
- Prédiction et Matrice de Confusion
Y_pred_tree = predict(mdl_tree, X_test);
cm_tree = confusionmat(Y_test, Y_pred_tree);
disp(cm_tree);determine;
confusionchart(cm_tree);
title('Matrice de confusion - Arbre de Décision');
- Validation Croisée et Hyperparamétrage
Optimisation des paramètres du modèle pour améliorer sa précision.
mdl_svm_optimized = fitcsvm(X_train, Y_train, 'KernelFunction', 'polynomial', 'BoxConstraint', 1);
L’entraînement du modèle se fait en ajustant les paramètres pour minimiser l’erreur.
mdl_final = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'linear');
- Exportation du Modèle pour une Utilisation Future
MATLAB permet d’exporter le modèle pour une intégration dans d’autres purposes.
save('modele_ml.mat', 'mdl_final');
- Conversion du Modèle pour une Utilisation avec Python
Vous pouvez charger et utiliser le modèle entraîné dans Python avec la bibliothèque scipy.io.
import scipy.iomodel_data = scipy.io.loadmat('modele_ml.mat')
mdl_final = model_data['mdl_final']
- Exportation pour une Intégration avec JavaScript
MATLAB permet d’exporter le modèle sous forme de fichier JSON pour être utilisé avec TensorFlow.js.
jsonText = jsonencode(mdl_final);
fid = fopen('modele_ml.json', 'w');
fprintf(fid, jsonText);
fclose(fid);
Les ingénieurs peuvent utiliser le Machine Studying dans divers domaines :
- Surveillance et upkeep prédictive : Détection des anomalies dans les machines pour prévenir les pannes.
- Traitement du sign et imaginative and prescient par ordinateur : Analyse d’photographs, détection d’objets.
- Automatisation des processus industriels : Réglages intelligents et autonomes basés sur des modèles prédictifs.
- Modélisation et optimisation des systèmes : Réduction des coûts et amélioration des performances.
- Exploration approfondie des données avant l’entraînement.
- Utilisation de methods de réduction de dimension pour accélérer l’apprentissage.
- Validation rigoureuse pour éviter le sur-apprentissage.
- Checks avec plusieurs modèles pour optimiser la précision.
- Surveillance proceed des performances du modèle en situations réelles.
