Introduction aux algorithmes d'apprentissage automatique
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Questions and Answers

Quel est l'objectif principal de l'apprentissage supervisé ?

  • Prédire de nouveaux labels pour de nouvelles données (correct)
  • Produire des données non étiquetées
  • Analyser des données sans prédire des résultats
  • Améliorer la qualité de données étiquetées

    • Dans quel type de problème l'apprentissage supervisé peut-il être classé ?

  • Systèmes de recommandation
  • Régression et classification (correct)
  • Clustering
  • Analyse multidimensionnelle

    • Que signifie 'la fonction h' dans le contexte de l'apprentissage supervisé ?

  • Une mesure de l'exactitude d'un modèle
  • Une fonction qui produit des résultats bruyants
  • Un modèle de prédiction sans données
  • Une hypothèse qui approche la vraie fonction (correct)

    • Qu'est-ce qu'une classification binaire ?

    <p>Une classification avec deux valeurs possibles</p> Signup and view all the answers

    Quel type de prédiction est associé à la régression ?

    <p>Quantités continues</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi est-il dit que 'la probabilité de trouver exactement la bonne valeur réelle de y est zéro' dans la régression ?

    <p>Car on ne connaît jamais la vraie fonction</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle d'un ensemble de test dans l'apprentissage supervisé ?

    <p>Mesurer la performance d'une hypothèse sur de nouveaux exemples</p> Signup and view all the answers

    Que signifie 'généraliser bien' pour une hypothèse ?

    <p>Prédire correctement des valeurs sur de nouveaux exemples</p> Signup and view all the answers

    Quelle caractéristique définit l'apprentissage semi-supervisé ?

    <p>Combinaison de données étiquetées et non-étiquetées.</p> Signup and view all the answers

    Comment fonctionne l'apprentissage par renforcement ?

    <p>L'agent apprend grâce à des récompenses et des punitions.</p> Signup and view all the answers

    Quel algorithme est classé comme une régression supervisée ?

    <p>Régression linéaire</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode utilise des essais et des erreurs pour apprendre ?

    <p>Apprentissage par renforcement</p> Signup and view all the answers

    Quel algorithme n'est pas supervisé ?

    <p>Regroupement K-means</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les caractéristiques du classificateur Bayes naïf ?

    <p>Il suppose l'indépendance des caractéristiques conditionnellement à une classe.</p> Signup and view all the answers

    Quel algorithme est conçu pour des classifications non linéaires ?

    <p>Machine à vecteurs de support.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal objectif des algorithmes d'apprentissage automatique ?

    <p>Sélectionner l'algorithme le plus adéquat pour un problème donné.</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode est utilisée pour déterminer à quel centroïde chaque point appartient ?

    <p>Distance Euclidienne</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les coordonnées du centroïde C2 après la première itération ?

    <p>(3.67, 5.33)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le critère pour arrêter l'algorithme ?

    <p>Les centroïdes ne changent plus ou changent légèrement</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la première étape de l'itération 1 dans le calcul des coordonnées des centroïdes ?

    <p>Calculer la distance de chaque point à tous les centroïdes</p> Signup and view all the answers

    Comment sont calculées les nouvelles coordonnées de C1 après la deuxième itération ?

    <p>1/2.((1,2) + (2,2))</p> Signup and view all the answers

    À quel centroïde est le point (4,6) le plus proche après la première itération ?

    <p>C2</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les nouvelles coordonnées de C2 après la deuxième itération ?

    <p>(4.5, 7)</p> Signup and view all the answers

    Quel point est classé comme étant proche de C1 après la deuxième itération ?

    <p>(2,2)</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la forme générale d'une fonction linéaire à une variable ?

    <p>y = w1.x + w0</p> Signup and view all the answers

    Comment appelle-t-on le problème qui consiste à trouver les poids [w0, w1] pour minimiser la perte ?

    <p>Régression linéaire</p> Signup and view all the answers

    Quel type de fonction de perte est utilisé pour la régression linéaire ?

    <p>Perte quadratique L2</p> Signup and view all the answers

    Quel est le coefficient w1 pour les données de coûts des maisons en Californie en 2009 ?

    <p>0.232</p> Signup and view all the answers

    Que se passe-t-il lorsque les dérivées partielles de la fonction de perte par rapport à w0 et w1 sont nulles ?

    <p>La fonction atteint un minimum</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la formule générale de la fonction de perte quadratique L2 ?

    <p>$L2 = ext{Somme}((y_j - (w_1 x_j + w_0))^2)$</p> Signup and view all the answers

    Comment s'appelle le vecteur qui représente les coefficients dans la régression linéaire ?

    <p>Vecteur de poids</p> Signup and view all the answers

    Quels coefficients sont utilisés pour représenter la ligne de régression dans l'exemple donné ?

    <p>w1 = 0.232, w0 = 246</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les caractéristiques utilisées pour identifier une pomme selon la méthode de Naïve Bayes?

    <p>Couleur, rondeur et diamètre</p> Signup and view all the answers

    À quoi sert la formule de Naïve Bayes dans cet exemple?

    <p>Pour déterminer si un fruit est une pomme</p> Signup and view all the answers

    Comment Naïve Bayes traite-t-il les caractéristiques des données d'entrée?

    <p>Il suppose que les caractéristiques sont indépendantes</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la forme de la probabilité conditionnelle pour une pomme donnée les caractéristiques?

    <p>p(Couleur = Rouge | Pomme = Oui)</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la première étape pour calculer p(x|CY) selon Naïve Bayes?

    <p>Calculer p(Couleur | Pomme = Oui)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle de la classe CY dans le calcul de p(x|CY)?

    <p>Représenter une pomme dans l'exemple</p> Signup and view all the answers

    Pour calculer p(x|CN), quelles caractéristiques doivent être considérées?

    <p>Les mêmes caractéristiques que pour CY</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi est-il important de multiplier toutes les valeurs lors du calcul de p(x|CY)?

    <p>Pour obtenir une probabilité exacte</p> Signup and view all the answers

    Quels sont les principaux avantages des SVM par rapport à la régression logistique ?

    <p>Ils sont résistants au surapprentissage et peuvent représenter des fonctions complexes.</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qu'un séparateur à marge maximale dans le contexte des SVM ?

    <p>Le séparateur qui maximise la distance entre lui et les exemples les plus proches.</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle jouent les vecteurs de support dans les SVM ?

    <p>Ils sont les exemples les plus proches de la séparatrice.</p> Signup and view all the answers

    Comment une fonction de perte est-elle minimisée dans le cadre des SVM ?

    <p>En minimisant la perte en généralisation attendue.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la caractéristique principale d'un arbre de décision ?

    <p>Il prend un vecteur d'attributs et renvoie une unique décision.</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi un séparateur qui classe tous les exemples correctement peut-il être inquiétant ?

    <p>Il pourrait mal généraliser avec de nouveaux exemples.</p> Signup and view all the answers

    Que représente la 'marge' dans le contexte des SVM ?

    <p>La zone entre les droites en pointillés qui entoure le séparateur.</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal des SVM lorsqu'ils traitent des données ?

    <p>Maximiser la séparation entre les classes à partir des vecteurs de support.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Introduction aux algorithmes d'apprentissage automatique

    • L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle utilisant des méthodes statistiques pour permettre à un ordinateur d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmé.
    • Le terme "apprentissage automatique" a été introduit en 1959 par le professeur Arthur Samuel.
    • L'apprentissage automatique vise à impliquer un modèle mathématique à partir de données, en impliquant un grand nombre de variables inconnues
    • Les paramètres du modèle sont configurés lors de la phase d'entraînement, en utilisant un ensemble de données d'entraînement pour trouver des liens et catégoriser.
    • L'apprentissage améliore le modèle en temps réel.
    • Les méthodes d'apprentissage machine varient selon la tâche à effectuer.

    Algorithmes de Machine Learning

    • L'apprentissage automatique utilise des techniques pour extraire des modèles à partir de données historiques afin qu'ils soient appliqués aux nouvelles données.
    • L'objectif est de permettre au système d'apprendre une transformation spécifique.
    • La qualité des données est essentielle pour obtenir des résultats précis et fiables.

    Approches de Machine Learning

    • Apprentissage supervisé: utilise les données étiquetées pour prédire de nouveaux labels à partir de nouvelles données. L'algorithme analyse les exemples de couples d'entrée-sortie (x,y) où y est généré par une fonction inconnue f(x) et produit une fonction approximative h qui approche f(x). La fonction h est une hypothèse. L'apprentissage consiste à trouver une hypothèse qui fonctionne bien sur de nouveaux exemples.
    • Apprentissage non supervisé: détecte des structures et des relations dans les données sans utiliser de données étiquetées. Clustering est un exemple d'algorithme non supervisé; il divise les données en groupes (clusters) où les points de données dans un même groupe sont plus similaires que les points de données dans d'autres groupes.
    • Apprentissage semi-supervisé: une combinaison de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage non supervisé en utilisant un petit ensemble de données étiquetées et beaucoup de données non étiquetées pour effectuer le training du modèle.
    • Apprentissage par renforcement: l'agent apprend par essais et erreurs, en recevant des récompenses et des punitions pour ses actions. C'est une approche adaptée pour les situations où il faut apprendre une suite d'actions. Exemple: la robotique et les voitures autonomes

    Types de tâches en apprentissage automatique

    • Classification: prédire une étiquette de classe discrète (p.ex., ensoleillé, nuageux, ou pluvieux).
    • Régression: prédire une valeur continue (p.ex., température, poids).

    Exemples d'algorithmes

    • Régression logistique: algorithme de classification supervisé (classe discrète) utilisé pour prédire la probabilité d'un événement.
    • Machines à vecteurs de support (SVM): algorithme de classification supervisé utilisé pour trouver un hyperplan qui sépare de manière optimale les classes de données.
    • K-means: algorithme de clustering non supervisé utilisé pour regrouper des points de données en clusters.

    Exemple Algorithme Naïf de Bayes

    • Les caractéristiques/paramètres contribuent indépendamment à la probabilité qu'une donnée soit d'une classe donnée. (Ex. :couleur, forme, taille d'une pomme en relation si la pomme est une pomme ou pas et si oui ou non une variété donnée ).

    Régression Linéaire

    • L'objectif est de trouver la fonction linéaire qui approxime au mieux les données. Un algorithme courant vise à minimiser l'erreur quadratique moyenne.

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