KNN — principe ?
Prédire selon les k voisins proches
KMeans — objectif ?
Former k groupes par minimisation de variance
Régression linéaire — relation ?
Modèle une relation linéaire entre variables
Arbre de décision — fonctionnement ?
Divise les données par tests successifs
Forêt aléatoire — principe ?
Ensemble d’arbres pour améliorer la stabilité
SVM — objectif ?
Maximiser la marge entre classes
Classifieurs bayésiens — base ?
Théorème de Bayes pour probabilités
Choix méthode IA — dépend ?
Nature des données et problème
Évaluation modèle — outils ?
Validation croisée, métriques (accuracy, RMSE)
Ensemble learning — but ?
Combiner modèles pour meilleure performance
KNN — distance ?
Euclidienne ou autre, selon données
KMeans — nombre K ?
Choisi par méthode du coude
Régression polynomiale — risque ?
Surapprentissage dû à explosion de variables
Arbres — limite ?
Surapprentissage si mal paramétrés
SVM — noyau ?
Transforme données pour séparation non linéaire
Classifieurs bayésiens — rapidité ?
Très rapides à entraîner
Méthode supervisée — exemple ?
KNN, régression linéaire, arbres
Méthode non supervisée — exemple ?
KMeans, clustering
Évaluation — métrique ?
Précision, RMSE, F-mesure selon tâche
Testez vos connaissances avec un QCM de 10 questions sur Introduction aux Méthodes d'Intelligence Artificielle.
1. Quel est le rôle principal de KNN dans l'apprentissage automatique ?
2. Qu'est-ce que l'ensemble learning en apprentissage automatique ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction aux Méthodes d'Intelligence Artificielle.
Voir la fiche →Intelligence Artificielle
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