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Explorer les bases de l'apprentissage automatique
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- AbnAsia.org
- @steven_n_t
Vous commencez votre parcours dans la science des données ou perfectionnez vos compétences en apprentissage automatique (ML) ? Voici un aperçu simple des principaux types d'apprentissage automatique que tout avant-gardiste dans ce domaine devrait connaître :
1️⃣ Apprentissage supervisé : c'est comme avoir un professeur qui vous aide à apprendre à partir d'exemples qui ont déjà des réponses. Il est utilisé pour faire des prédictions. Par exemple, cela peut aider à distinguer les spams des courriers normaux (c'est ce qu'on appelle la classification) ou à deviner les futurs cours boursiers (ce qu'on appelle la régression). Si vous avez besoin de faire des prédictions basées sur des données passées, l'apprentissage supervisé est votre ami.
Principales méthodes :
Régression logistique Arbres de décision Machines à vecteurs de support
2️⃣ Apprentissage non supervisé : ce type d'apprentissage trouve sa propre voie, en repérant des modèles dans les données qui ne sont pas accompagnés de réponses prédéfinies. C'est comme trier des livres par genres sans connaître les genres à l'avance. C'est ce qu'on appelle le clustering.
Principales méthodes :
Clustering K-Means Classification hiérarchique ACP (Analyse en Composantes Principales)
3️⃣ Apprentissage par renforcement : imaginez un robot découvrant comment se déplacer dans un labyrinthe, gagnant des récompenses ou faisant face aux conséquences de ses choix. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement apprennent par essais et erreurs pour atteindre un objectif.
Principales méthodes :
Q-Apprentissage R-Apprentissage TD-Learning (apprentissage par différence temporelle)
Chaque type d'apprentissage possède son propre ensemble de stratégies conçues pour différents problèmes et objectifs. Savoir lequel utiliser et comment l'utiliser est ce qui rend quelqu'un bon en science des données.
Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister. 
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