Introduction au Machine Learning
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Questions and Answers

Quel type d'apprentissage consiste à utiliser des données étiquetées pour entraîner un modèle ?

  • Apprentissage supervisé (correct)
  • Apprentissage par renforcement
  • Apprentissage non supervisé
  • Apprentissage semi-supervisé

    • Quel algorithme est couramment utilisé pour la classification ?

  • Système de recommandation
  • Régression logistique
  • Réseaux de neurones
  • Arbre de décision (correct)

    • Dans quel contexte les K-moyennes sont-elles utilisées ?

  • Analyse de régression
  • Clustering (correct)
  • Optimisation des algorithmes
  • Évaluation de modèles prédictifs

    • Quel aspect est fondamental pour le métier de data scientist ?

    <p>Des données et une problématique clairement définie</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de l'apprentissage par renforcement ?

    <p>Maximisation des récompenses par essais et erreurs</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'attribut est décrit par des valeurs appartenant à un ensemble fini et non ordonné ?

    <p>Nominal (ou catégoriel)</p> Signup and view all the answers

    Quelle représentation est utilisée pour décrire des données comme un texte dans un langage naturel ?

    <p>Séquentiel nominal</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'attribut combine des valeurs numériques et catégorielles ?

    <p>Mixtes</p> Signup and view all the answers

    Quel attribut est un exemple d'une valeur avec une hiérarchie naturelle ?

    <p>Nominal arborescent</p> Signup and view all the answers

    Quel attribut est caractérisé par des séquences temporelles ?

    <p>Séquentiel numérique</p> Signup and view all the answers

    Quelle représentation convient le mieux aux données décrites dans un espace homogène ?

    <p>Binaire</p> Signup and view all the answers

    Un attribut qui n'a pas de relation d'ordre total mais qui a une hiérarchie est appelé ?

    <p>Nominal arborescent</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'attribut représente une matrice binaire avec des échantillons d'apprentissage ?

    <p>Homogène</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal risque du sur-apprentissage dans un modèle d'apprentissage automatique ?

    <p>Le modèle ne peut pas généraliser sur de nouvelles données.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la différence clé entre la régression et la classification ?

    <p>La régression traite des sorties numériques et la classification des sorties catégoriques.</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi est-il crucial de trouver un juste milieu dans la complexité d'un modèle ?

    <p>Pour garantir une excellente performance tout en maintenant la capacité de généralisation.</p> Signup and view all the answers

    Quel type de modèle est conçu pour prédire des étiquettes à partir de données d'entrée ?

    <p>Un modèle d'apprentissage supervisé.</p> Signup and view all the answers

    Quelles ressources doivent être prises en compte lors de la construction d'un modèle d'apprentissage ?

    <p>Les limitations en mémoire et en temps de calcul doivent être considérées.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la tâche principale associée à la surveillance des courriels dans le programme de messagerie électronique ?

    <p>Détecter les courriels Spam ou non</p> Signup and view all the answers

    Quel est le type de données qui constitue un ensemble d'éléments inexploitables sans prétraitement ?

    <p>Données non structurées</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle des caractéristiques (features) dans l'analyse de données ?

    <p>Extraire des éléments pertinents pour la prise de décision</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'approche est utilisé lorsqu'il n'y a pas d'expertise humaine disponible pour expliquer un problème ?

    <p>Machine learning</p> Signup and view all the answers

    Comment peut-on décrire un modèle dans le contexte de l'apprentissage machine ?

    <p>Une fonction prenant un échantillon et renvoyant une décision</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'impact de l'évolution des solutions dans le machine learning ?

    <p>Cela nécessite des mises à jour régulières des algorithmes</p> Signup and view all the answers

    Quel terme décrit les faits qui aident à tirer des conclusions ?

    <p>Données</p> Signup and view all the answers

    Quel type de données permet une représentation organisée facilitant l'analyse des relations ?

    <p>Données structurées</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la probabilité de ne pas avoir de cancer quand le dépistage est négatif ?

    <p>99.7%</p> Signup and view all the answers

    Quel est la spécificité du test de dépistage ?

    <p>94.5%</p> Signup and view all the answers

    Quel est le taux de précision du test de dépistage positif ?

    <p>47.5%</p> Signup and view all the answers

    Lorsque le dépistage est positif, quelle est la probabilité d'avoir réellement un cancer ?

    <p>47.5%</p> Signup and view all the answers

    Si un modèle de classification retourne un score supérieur au seuil, comment est-il classifié ?

    <p>Spam</p> Signup and view all the answers

    Dans le cas des prédictions non binaires, que doit-on faire pour établir une prédiction binaire ?

    <p>Choisir un seuil</p> Signup and view all the answers

    Dans l'exemple de classification d'e-mails, que signifie 'situés à gauche du seuil' ?

    <p>Classifiés comme non spam</p> Signup and view all the answers

    Quel est le bon outil de dépistage lorsque le dépistage est positif ?

    <p>C’est un mauvais outil de diagnostic</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Introduction au ML

    • L'apprentissage automatique ou machine learning est essentiel pour la révolution du Big Data, la prédiction des comportements et la transformation numérique des entreprises.
    • Le métier de data scientist est en plein essor grâce à l'explosion de la quantité de données, l'amélioration des algorithmes de machine learning et l'augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs.
    • Pour qu'un problème donné puisse être résolu par la science des données, deux éléments sont nécessaires : des données et une problématique bien définie.

    Concepts de base du ML

    • L'apprentissage automatique vise à permettre à des systèmes informatiques d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés.
    • Le machine learning est l'étude des algorithmes et des systèmes qui permettent aux machines d'apprendre et d'améliorer automatiquement leurs performances en se basant sur des données.

    Architecture

    • Les données brutes, souvent inexploitables, doivent être prétraitées afin d'extraire les caractéristiques pertinentes pour la prise de décision (features).
    • Les caractéristiques (features) sont des éléments ou des dimensions de votre ensemble de données.
    • Un modèle mathématique représente les relations dans un ensemble de données à l'aide de différentes techniques (graphiques, matrices, modèles statistiques).

    Algorithmes du ML

    • On distingue trois types d'apprentissage: supervisé, non supervisé et par renforcement.

    Apprentissage supervisé

    • L'apprentissage supervisé utilise un ensemble de données étiqueté en entrée pour entraîner un algorithme à prédire une sortie pour de nouvelles données.
    • L'objectif est de créer un modèle capable de prédire une sortie (numérique ou catégorique) en fonction d'une observation (texte, image, son, document, etc.).
    • On distingue deux catégories d'apprentissage supervisé : la régression (sortie numérique) et la classification (sortie catégorique).

    Apprentissage non supervisé

    • L'apprentissage non supervisé exploite des données non étiquetées pour identifier des structures, des motifs ou des relations cachées.
    • Il permet de découvrir des informations et des connaissances à partir d'un ensemble de données non étiquetées.

    Apprentissage par renforcement

    • L'apprentissage par renforcement permet à un agent d'apprendre en interagissant avec un environnement.
    • L'agent apprend en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions, et il vise à maximiser la récompense cumulée.

    Évaluation de l’apprentissage

    • La précision (accuracy) mesure le pourcentage de prédictions correctes.
    • La précision (precision) mesure le pourcentage de prédictions positives correctes parmi toutes les prédictions positives faites par le modèle.
    • Le rappel (recall) mesure le pourcentage de vrais positifs (TP) parmi toutes les prédictions positives possibles dans l'ensemble de données.
    • La spécificité (specificity) mesure le pourcentage de vrais négatifs (TN) parmi toutes les prédictions négatives possibles dans l'ensemble de données.
    • L’évaluation est essentielle pour mesurer la performance de l’apprentissage et comparer différents algorithmes.

    Prédiction de valeurs numériques avec régression

    • La régression linéaire est une méthode utilisée pour prédire la valeur d'une variable continue en fonction d'une ou plusieurs variables explicatives.

    Classification

    • Les séparateurs à Vastes Marges SVM (Support Vector Machines) utilisent des hyperplans pour séparer les données en classes.
    • K-nearest neighbors (K-NN) est une méthode de classification qui utilise la distance entre les points de données pour prédire la classe d’un nouveau point.
    • Un arbre de décision permet de classer les données en fonction d'un ensemble de règles hiérarchiques basé sur les caractéristiques.

    Apprentissage non supervisé: Clustering

    • Le clustering consiste à regrouper des points de données similaires en fonction de leur proximité.
    • K-means est un algorithme de clustering qui regroupe les données en k clusters, en minimisant la distance entre les points de données et les centres de cluster.

    Réseaux de neurones

    • Les réseaux de neurones sont des modèles d'apprentissage inspirés du cerveau humain.
    • Ils sont capables d'apprendre des relations complexes et de faire des prédictions sur des données complexes.

    Métier de Data Scientist

    • Le métier de data scientist consiste à utiliser des données pour résoudre des problèmes d'affaires, en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et d'analyse de données.
    • Les data scientists ont besoin de compétences en mathématiques, statistiques, informatique et communication, ainsi qu'une compréhension des données.

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    Description

    Ce quiz aborde les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique ainsi que son importance dans le Big Data et la science des données. Découvrez comment les systèmes informatiques apprennent à partir de données pour faire des prédictions et des décisions. Il présente également l'essor du métier de data scientist et les éléments nécessaires à la résolution de problèmes par les données.

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