Apprentissage supervisé — définition ?
Modèle entraîné sur données étiquetées.
Classification — rôle ?
Prédire une catégorie ou classe.
Régression — rôle ?
Prédire une valeur continue.
Séparation linéaire — principe ?
Diviser classes par un hyperplan.
Modèles ensemblistes — principe ?
Combiner plusieurs modèles pour meilleure performance.
Choix de méthode — critères ?
Nature, quantité, propriétés des données.
Validation croisée — but ?
Évaluer la performance et éviter le surapprentissage.
Scikit-learn — utilité ?
Implémenter rapidement modèles supervisés.
KNN — principe ?
Vote majoritaire des K voisins proches.
Arbres de décision — rôle ?
Segmenter par tests successifs sur variables.
SVM — principe ?
Maximiser la marge entre classes.
Réseaux de neurones — avantage ?
Modéliser relations complexes non linéaires.
Régression linéaire — analyse préalable ?
Calcul du coefficient de Pearson.
Régression polynomiale — usage ?
Modéliser relations non linéaires.
Support Vector Machines — date ?
Vapnik, 1995.
Validation croisée — avantage ?
Performance fiable, prévention du surapprentissage.
Testez vos connaissances avec un QCM de 8 questions sur Introduction aux méthodes d'apprentissage supervisé.
1. Comment appliquer une régression linéaire avec Scikit-learn pour modéliser une relation entre variables ?
2. Quel est le rôle principal d'un algorithme de régression?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction aux méthodes d'apprentissage supervisé.
Voir la fiche →Intelligence Artificielle
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