Les principaux algorithmes d'apprentissage automatique

Ces algorithmes sont les fondements de ce que vous appelez l'intelligence artificielle aujourd'hui.

1️⃣ Régression linéaire

-> Utilisée pour prédire des valeurs continues.

-> Modélise la relation entre les variables dépendantes et indépendantes en ajustant une équation linéaire.

2️⃣ Régression logistique

-> Idéale pour les problèmes de classification binaire.

-> Estime la probabilité qu'une instance appartienne à une classe particulière.

3️⃣ Arbres de décision

-> Divise les données en sous-ensembles en fonction de la valeur des caractéristiques d'entrée.

-> Facile à visualiser et à interpréter, mais peut être sujet à la suradaptation.

4️⃣ Forêt aléatoire

-> Une méthode d'ensemble utilisant plusieurs arbres de décision.

-> Réduit la suradaptation et améliore la précision en moyennant plusieurs arbres.

5️⃣ Machines à vecteurs de support (SVM)

-> Trouve l'hyperplan qui sépare le mieux les différentes classes.

-> Efficace dans les espaces à haute dimension et pour les tâches de classification.

6️⃣ k-Plus proches voisins (k-PPV)

-> Classe les données en fonction de la classe majoritaire parmi les k plus proches voisins.

-> Simple et intuitif, mais peut être intensif en calcul.

7️⃣ Regroupement K-Means

-> Partage les données en k groupes en fonction de la similarité des caractéristiques.

-> Utile pour la segmentation de marché, la compression d'images et plus encore.

8️⃣ Bayes naïf

-> Basé sur le théorème de Bayes avec une hypothèse d'indépendance entre les prédicteurs.

-> Particulièrement utile pour la classification de texte et le filtrage de pourriels.

9️⃣ Réseaux de neurones

-> Imitent le cerveau humain pour identifier les modèles dans les données.

-> Alimentent les applications d'apprentissage profond, de la reconnaissance d'images au traitement du langage naturel.

🔟 Machines à boost de gradient (GBM)

-> Combine des apprenants faibles pour créer un modèle prédictif fort.

-> Utilisé dans diverses applications comme le classement, la classification et la régression.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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