Erreur — définition ?
Différence entre prédiction et valeur réelle.
Applications ML — exemples ?
Reconnaissance d'images, voitures autonomes, santé.
Tâche supervisée — rôle ?
Prédire étiquettes à partir de données étiquetées.
Tâche non supervisée — objectif ?
Découvrir structures ou réduire dimensions sans étiquettes.
Tâche de renforcement — mécanisme ?
Apprendre par interaction avec environnement.
Tâche de génération — but ?
Créer de nouvelles données ressemblant aux originales.
Problème supervisé — formulation ?
Prédire label Y à partir attributs X.
Espace de caractéristiques — symbole ?
X, sous-ensemble de ℝ^d.
Risque — définition ?
Espérance de la perte sur la distribution.
Prédicteur de Bayes — rôle ?
Minimise le risque attendu conditionnel.
Mesures pour données déséquilibrées — exemples ?
Précision, rappel, F1, AUC ROC.
Clustering — objectif ?
Regrouper données en k clusters.
Réduction de dimension — but ?
Simplifier tout en conservant structure.
Régression linéaire — avantage ?
Modèle simple, solution analytique.
Régression logistique — application ?
Classification binaire, optimisation numérique.
Fonction de log-vraisemblance — propriété ?
Convexe, facilite optimisation.
Testez vos connaissances avec un QCM de 8 questions sur Introduction aux Techniques de Machine Learning.
1. Quelle étape est essentielle pour l'apprentissage supervisé selon la structure du cours ?
2. Comment le Machine Learning peut-il être appliqué dans le domaine de la santé ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction aux Techniques de Machine Learning.
Voir la fiche →Intelligence Artificielle
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