APPRENTISSAGE SUPERVISÉ : LES 4 ÉTAPES - ML#2

Опубликовано: 29 Сентябрь 2024
на канале: Machine Learnia

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Pour résoudre un problème d'apprentissage supervisé (Supervised Learning), il faut passer par les 4 étapes suivantes:

1. importer un Dataset (x, y) qui contient une target variable y ainsi qu'une ou plusieurs feature variables x.
2. Développer un modèle avec des paramètres aléatoires. C'est comme développer une fonction mathématique qui prend les variables x pour tenter de prédire la variable y.
3. Développer une Fonction Coût, qui mesure l'ensemble des erreurs entre notre modèle et le Dataset (x, y).
4. Développer un algorithme de minimisation de la fonction coût, qui trouve quels sont les paramètres optimaux pour notre modèle.

Comprendre cette mécanique, c'est comprendre l'essentiel de ce qui se fait en machine learning, et en intelligence artificielle.

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Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées.
En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous.
Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur.

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