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L'apprentissage supervisé est une approche fondamentale de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle où les algorithmes apprennent à partir de jeux de données étiquetés pour faire des prédictions ou des classifications. Découvrez son processus, ses types, ses principaux algorithmes, ses applications et ses défis.
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 de faire des prédictions ou des classifications précises sur de nouvelles données inconnues. Découvrez ses composants clés, ses types et ses avantages.
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 de régression. Sa structure arborescente le rend facile à interpréter et il est largement utilisé en apprentissage automatique, finance, santé et bien plus encore.
L'Erreur Absolue Moyenne (MAE) est une métrique fondamentale en apprentissage automatique pour évaluer les modèles de régression. Elle mesure l'amplitude moyenne des erreurs dans les prédictions, offrant une manière simple et interprétable d'évaluer la précision d'un modèle sans tenir compte de la direction de l'erreur.
Le Gradient Boosting est une puissante technique d'ensemble en apprentissage automatique pour la régression et la classification. Il construit des modèles de manière séquentielle, généralement avec des arbres de décision, afin d'optimiser les prédictions, d'améliorer la précision et d'éviter le surapprentissage. Largement utilisé dans les concours de data science et les solutions d'entreprise.
L’algorithme des k-plus proches voisins (KNN) est un algorithme d’apprentissage supervisé non paramétrique utilisé pour les tâches de classification et de régression en apprentissage automatique. Il prédit les résultats en trouvant les 'k' points de données les plus proches, en utilisant des mesures de distance et le vote majoritaire, et est reconnu pour sa simplicité et sa polyvalence.
LightGBM, ou Light Gradient Boosting Machine, est un framework avancé de gradient boosting développé par Microsoft. Conçu pour des tâches d'apprentissage automatique hautes performances telles que la classification, le classement et la régression, LightGBM excelle dans la gestion efficace de grands ensembles de données tout en consommant peu de mémoire et en offrant une grande précision.
Découvrez les modèles d’IA discriminants—des modèles de machine learning axés sur la classification et la régression en modélisant la frontière de décision entre les classes. Comprenez leur fonctionnement, leurs avantages, défis et applications en traitement du langage naturel, vision par ordinateur et automatisation de l’IA.
Le R-carré ajusté est une mesure statistique utilisée pour évaluer la qualité d'ajustement d'un modèle de régression, en tenant compte du nombre de prédicteurs afin d'éviter le surapprentissage et de fournir une évaluation plus précise des performances du modèle.
La régression linéaire est une technique analytique fondamentale en statistiques et en apprentissage automatique, modélisant la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Réputée pour sa simplicité et son interprétabilité, elle est essentielle pour l’analytique prédictive et la modélisation des données.
La régression par forêt aléatoire est un puissant algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour l'analytique prédictive. Il construit plusieurs arbres de décision et moyenne leurs sorties, offrant ainsi une meilleure précision, robustesse et polyvalence dans divers secteurs.
