Approches d'apprentissage automatique pour la détection du Spam
Quels sont les trois types d'apprentissage automatique ?
Types d'apprentissage automatique
Il existe fondamentalement 4 types d'algorithmes d'apprentissage automatique : supervisé, semi-supervisé, non supervisé et renforcé.
Qu'est-ce qu'un modèle d'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique (machine learning en anglais) est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d'« apprendre » à partir de données, via des modèles mathématiques.
Quelles sont les trois étapes de la construction d'un modèle en apprentissage automatique ?
Étapes d'un projet d'apprentissage automatique
1Définir le problème à résoudre.
2) Acquérir des données : l'algorithme se nourrissant des données en entrée, c'est une étape importante.
3) Analyser et explorer les données.
4) Préparer et nettoyer les données : les données recueillies doivent être retouchées avant utilisation.- L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui porte sur l'utilisation des données et des algorithmes pour imiter la manière dont les êtres humains apprennent, afin d'améliorer progressivement sa précision.
La plupart des approches de détection de spam Web reposent sur des techniques d'apprentissage machine ou «machine learning». Dans cette partie, nous essayons de.Autres questions