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Introduction à l’apprentissage automatique

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  • 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.

  • Pourquoi utiliser l'apprentissage automatique ?

    En substance, l'apprentissage automatique permet d'automatiser le développement de modèles analytiques au moyen d'algorithmes d'optimisation et de paramètres qui peuvent être modifiés et affinés.

  • Quel apprentissage automatique ?

    Les différentes méthodes d'apprentissage automatique
    Il existe 4 types d'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé, et l'apprentissage par renforcement.

  • 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.

Apprendre l'apprentissage automatique: un retour d'expérience
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