
Classification de texte
Débloquez la catégorisation automatisée de texte dans vos workflows avec le composant de classification de texte de FlowHunt. Classez sans effort le texte saisi...
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L'Aire Sous la Courbe (AUC) est une métrique fondamentale en apprentissage automatique utilisée pour évaluer la performance des modèles de classification binair...
L'apprentissage supervisé est une approche fondamentale de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle où les algorithmes apprennent à partir ...
L'apprentissage supervisé est un concept fondamental de l'IA et de l'apprentissage automatique où les algorithmes sont entraînés sur des données étiquetées afin...
Un arbre de décision est un outil puissant et intuitif pour la prise de décision et l'analyse prédictive, utilisé à la fois pour les tâches de classification et...
Un classificateur IA est un algorithme d'apprentissage automatique qui attribue des étiquettes de classe aux données d'entrée, en catégorisant les informations ...
L'entropie croisée est un concept clé à la fois en théorie de l'information et en apprentissage automatique, servant de métrique pour mesurer la divergence entr...
Le Gradient Boosting est une puissante technique d'ensemble en apprentissage automatique pour la régression et la classification. Il construit des modèles de ma...
L’algorithme des k-plus proches voisins (KNN) est un algorithme d’apprentissage supervisé non paramétrique utilisé pour les tâches de classification et de régre...
LightGBM, ou Light Gradient Boosting Machine, est un framework avancé de gradient boosting développé par Microsoft. Conçu pour des tâches d'apprentissage automa...
Une matrice de confusion est un outil d'apprentissage automatique permettant d'évaluer les performances des modèles de classification, détaillant les vrais/faux...
Découvrez les modèles d’IA discriminants—des modèles de machine learning axés sur la classification et la régression en modélisant la frontière de décision entr...
Naive Bayes est une famille d'algorithmes de classification basée sur le théorème de Bayes, appliquant la probabilité conditionnelle avec l’hypothèse simplifica...
La perte logarithmique, ou perte logarithmique/entropie croisée, est un indicateur clé pour évaluer la performance d’un modèle d’apprentissage automatique—parti...
La précision top-k est une métrique d'évaluation en apprentissage automatique qui vérifie si la vraie classe se trouve parmi les k premières classes prédites, o...
Découvrez le rappel en apprentissage automatique : une métrique cruciale pour évaluer la performance des modèles, notamment dans les tâches de classification où...