Le Kernel est une méthode de classification de Machine Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet, et comment suivre une formation pour devenir Data Scientist ou Data Analyst.
Le Kernel qu'est-ce que c'est ?
Dans le domaine du Machine Learning, la méthode Kernel consiste à utiliser un classificateur linéaire pour résoudre un problème non-linéaire. Pour y parvenir, on transforme un set de données linéairement inséparable en un ensemble linéairement séparable comme dans l’exemple ci-dessous en la passant dans un espace à dimension supérieure.
A quoi sert le Kernel ?
Le kernel se révèle par exemple très utile pour séparer deux classes au sein d’un ensemble de données à deux dimensions, où les données ne sont pas séparables linéairement.
L’utilisation d’une fonction polynomiale compliquerait le problème de classification. Il est donc préférable de transformer les données dans un espace 3D où les données deviennent séparables par un classificateur linéaire.
Il devient alors possible de transformer les données de la 2D vers la 3D, de trouver une frontière de décision linéaire en adaptant le classificateur linéaire dans l’espace 3D, et de cartographier la frontière de décision linéaire à nouveau dans l’espace 2D pour créer une frontière de décision non-linéaire en 2D.
Où utilise-t-on le Kernel ?
Il existe différents algorithmes basés sur le kernel en Machine Learning, comme la Fonction de Base Radiale Régularisée (Rdg RBFNN), la Machine à Vecteurs de Support (SVM), l’analyse de discriminant Kernel-Fisher (KFD), ou encore l’Adaboost régularisé (Reg AB). Parmi ces modèles, l’approche la plus utilisée est la Machine à Vecteurs de Support (SVM).
On distingue le SVM linéaire classique pour la classification linéaire, du SVM non-linéaire pour lequel on utilise le Kernel afin de cartographier les patterns des dimensions des plus basses aux plus hautes.
Cette méthode permet de traiter les données linéairement inséparables et de créer des combinaisons non linéaires des caractéristiques originales vers un espace à plus haute dimension via une fonction de mapping où la séparation linéaire devient possible. Le kernel le plus utilisé pour SVM est le kernel RBF ou le kernel Gaussien.
Peut-on se former au Kernel ?
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