Une introduction au Machine Learning
DE QUOI PARLE-T-ON ? < Intelligence artificielle (IA/AI). < Machine Learning / Apprentissage automatique. < Deep Learning / Réseaux de neurones.
Introduction au Machine Learning Chloé-Agathe Azencott
machine learning à les formaliser
PRÉSENTATION DU MACHINE LEARNING
30 juil. 2018 Dans le cas d'un programme informatique qui est celui qui nous intéresse dans cet ouvrage
Introduction au Machine learning et à la classification supervisée
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MACHINE LEARNING AVEC SCIKIT-LEARN
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Les différents
algorithmesde ů'Laurent Gimazane
Rubriques
Pour allerplus loinIntroduction aux algorithmes
Introduction
Machine
profond par renforcementApprentissagesupervisé
VSApprentissagenon
superviséZoom sur certains
algorithmesClassification
Clustering
Association Regression
Réductiondimensionnelle
Introduction
auxalgorithmes desréseauxdeneuronesconvolutifs. nouvellessituationspourlesanticiper.Introduction
Le Machine Learning ʹApprentissagemachine
passerpar4étapes:Lepré-traitementdesdonnées
Lamodélisation
Ledéploiement
Lamaintenance
filmsquevousavezdéjàvus!Le Machine Learning ʹApprentissagemachine
Le Deep Learning ʹApprentissageprofond
quelagrammairesoitcorrecte).Le Deep Learning ʹApprentissageprofond
Images Pixabay
Unereprésentationnonexhaustivedes
applicationsetdesdomainesdumachine learningLe Machine Learning
ʹLienpageKnowmap.org
DeepMinddegagnerauxéchecs.
Apprentissagepar renforcement
Action
AgentEnvironnement
Modèle
Image Pixabay
Apprentissage
supervisé VSApprentissage
non superviséApprentissagesuperviséet non supervisé
différente. maladie.Apprentissagesuperviséet non supervisé
en apprentissage supervisé.Apprentissagesuperviséet non supervisé
Apprentissagesuperviséet non supervisé
Apprentissagesuperviséet non supervisé
Enrésumé:
Apprentissagesupervise et non supervisé
Zoom sur certains
algorithmesApprentissagesupervisé-Classification
(figurededroite).Apprentissagesupervisé-Classification
Apprentissagesupervisé-Regression
milieu,Apprentissagesupervisé-Clustering
puismodifiersesmenusenconséquence.Données brutes
Données regroupées
unsparrapportauxautresdanslegraphique.Apprentissagesupervisé-Clustering
Source : ledatascientistʹCliquer pour accéder causalité.Apprentissagesupervisé-Association
Visualisation des règles d'association à partir des transactions d'épicerie (une taille de cercle plus grande implique une fréquence de la règle plus importante, la couleur du cercle implique la levée de la règle (force de la règle). Anomalies selon une distribution temporelleAnomalies selon une distribution Gaussienne Apprentissagenon superviséʹRéductiondimensionnelleDonnées dépliées en 2D
Visualisation 3D
Pour allerplus
loinPrincipalesméthodesde machine learning
Comparaisondes 2 apprentissages
Classification Clustering (Regroupement)
Utilisation de données labellisées en entrée Utilisation de données non labellisées en entrée
2 phases Seule phase
supervisé nécessaires machine (SVM), arbres de décision, méthode Peut être plus complexe que le Clustering Peut être moins complexe que le Clustering Ne précise pas les axes d'amélioration Précise les axes d'améliorationLes conditions aux limites doivent être
préciséesLes conditions aux limites ne sont pas toujours
préciséesUtilisationdes algorithmesde ů'
Approfondissements
A voir sur le site de la Dane
"Les réseaux de neurones»A venir
"Apprentissage par renforcement»The 7 stepsof machine learning:
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