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Questions and Answers
Quel est le facteur le plus important pour réussir un projet de machine learning ?
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Quel problème est généralement associé à une mauvaise préparation du dataset ?
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À quel aspect doit-on particulièrement prêter attention lors de la conduction d'un projet de machine learning ?
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Pourquoi est-il essentiel de bien préparer un dataset dans un projet de ML ?
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Quel est l'impact de l'overfitting sur un modèle de machine learning ?
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Qu'est-ce que le sur-ajustement ?
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Quel est le principal inconvénient d'un modèle sur-ajusté ?
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Quelle méthode est utilisée pour équilibrer biais et variance dans un modèle ?
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Comment peut-on décrire un modèle sous-ajusté ?
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Quelle solution peut-on envisager pour améliorer un modèle sous-ajusté ?
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Quel est l'objectif principal de la méthode de régularisation ?
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Quel impact peut avoir un modèle avec un grand biais ?
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Qu'est-ce qui pourrait entraîner un grand biais dans un modèle ?
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Qu'est-ce que le biais dans un modèle d'apprentissage automatique ?
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Qu'est-ce qui caractérise un modèle avec une variance élevée ?
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Quels types de tâches peut résoudre l'apprentissage supervisé ?
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Parmi les éléments suivants, lequel n'est pas un aspect pris en compte pour obtenir un bon modèle ?
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Quel est le principal objectif de l'apprentissage supervisé ?
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Comment identifier un problème d'Under fitting ou d'Over fitting dans un modèle?
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Quelle situation caractérise un modèle ayant un grand biais?
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Que doit-on faire en cas de grand biais dans un modèle?
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Quelle est une solution pour un modèle ayant une grande variance?
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Quel est le rôle de la régularisation dans un modèle?
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Quel indicateur permet de majoritairement juger de l'Over fitting d'un modèle?
Quel indicateur permet de majoritairement juger de l'Over fitting d'un modèle?
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Quels ajustements peuvent être faits pour réduire les erreurs dues à l'Under fitting?
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Quand un modèle présente des erreurs élevées à la fois sur le Train set et le Test set, quel est le problème principal?
Quand un modèle présente des erreurs élevées à la fois sur le Train set et le Test set, quel est le problème principal?
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Quel est le rôle principal de la préparation des données dans un projet de ML?
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Pourquoi est-il nécessaire de normaliser les données avant de commencer un projet de ML?
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Quel type de données nécessite une conversion en format numérique dans le pré-traitement des données?
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Quel est un exemple d'anomalie dans un Dataset qui doit être corrigé?
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Quel est l'impact des données redondantes sur l'apprentissage d'un algorithme de ML?
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Quel est l'un des premiers pas à effectuer avant de commencer à travailler avec un Dataset?
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Quel est le principal facteur qui influence la performance d'un algorithme de ML selon l'étude?
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Quel est un avantage de nettoyer les anomalies du Dataset?
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Quel effet a un facteur de régularisation trop grand dans la fonction coût d'une régression linéaire ?
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Comment peut-on utiliser le K dans K-Nearest Neighbour pour éviter des problèmes liés aux données aberrantes ?
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Qu'est-ce que la technique Dropout dans les réseaux de neurones ?
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Dans un processus d'entraînement de modèle, quelle est la fonction principale du Train set ?
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Quel est le rapport idéal pour diviser un dataset entre Train set et Test set selon les meilleures pratiques ?
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Quel problème peut survenir si K est trop bas dans un modèle K-Nearest Neighbour ?
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Quelle est la méthode recommandée pour mesurer la performance d'un modèle sur des données futures ?
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Quel est le but principal de la régularisation dans un modèle de Machine Learning ?
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Study Notes
Cours de Support : Intelligence Artificielle
- Le cours est intitulé "Intelligence Artificielle"
- Le cours est destiné aux étudiants de Master 2 en Réseaux et Télécommunications.
- Le cours est dispensé par M. Mohammed Hicham HACHEMI, Maître de Conférences HDR (Habilité à diriger des recherches).
Chapitre VI : Gestion d'un Projet ML
- Ce chapitre traite de la gestion des projets d'apprentissage automatique (ML).
VI.1 Introduction
- La maitrise des algorithmes n'est pas suffisante pour réussir un projet ML.
- Une mauvaise préparation du dataset et le problème d'overfitting sont deux problèmes courants.
- Une citation d'Andrew Ng souligne l'importance des données : "Ce n'est pas celui qui dispose du meilleur algorithme qui réussit, mais celui qui dispose du plus de données".
- Une étude de 2001 de Michelle Banko et Eric Brill montre que la performance d'un programme ML dépend avant tout de la quantité de données dans le dataset.
- La bonne compréhension et préparation des données est primordiale pour la performance de n'importe quel algorithme.
- La majorité du temps requis dans un projet ML est dédié au prétraitement des données.
VI.2 Prétraitement des données
- Avant de commencer, il est impératif de retoucher le dataset.
- Il est fréquent que les datasets contiennent des anomalies ou des erreurs qui doivent être corrigées ou supprimées.
- Il est important de normaliser les données pour les mettre sur une même échelle afin d'améliorer la rapidité et l'efficacité de l'apprentissage machine.
- Il faut gérer les valeurs manquantes (attribuer une valeur par défaut) et convertir les données catégorielles en numériques.
- Le nettoyage du dataset des features redondantes peut faciliter l'apprentissage machine.
- La création de nouvelles features (feature engineering) est un point clé qui peut faire toute la différence.
VI.3 Overfitting
- L'overfitting survient lorsqu'un modèle est trop complexe et contient trop de paramètres ou de features.
- Bien qu'un tel modèle puisse avoir un coût faible, il souffre d'une grande variance.
- Le modèle aura de bonnes performances sur le dataset d'entraînement, mais de mauvaises performances sur de nouvelles données.
- Il est important d'avoir un juste milieu entre le biais et la variance.
- Cela se traduit par un modèle moins performant que prévu.
VI.4 Underfitting
- L'underfitting survient lorsqu'un modèle est trop simple avec peu de paramètres, ce qui résulte en un grand biais.
- Le modèle est incapable de capter la relation entre les données.
- Il manque de précision et sous-performera sur les données d'entraînement et d'évaluation.
- Les modèles peuvent se révéler erronés et souffrir du problème de variance.
- Il arrive fréquemment lors de régressions et de classifications.
VI.5 Régularisation
- La régularisation est une technique pour trouver le juste milieu entre le biais et la variance.
- Elle permet de réguler l'amplitude des paramètres.
- Permet de limiter la variance du modèle sans sacrifier son biais.
- Permet de garder toutes les caractéristiques d'un modèle, tout en réduisant le sur-apprentissage.
- Différentes techniques incluent la pénalisation de la fonction coût, K-Nearest Neighbor (augmentation de K), et Dropout pour les réseaux de neurones.
- Un facteur de régularisation est un paramètre qui contrôle le niveau de pénalité pour la régularisation.
VI.6 Train Set et Test Set
- Pour évaluer la performance d'un modèle avec certitude, il faut le tester sur des données qu'il n'a jamais vues auparavant.
- Pour ce faire, le dataset est divisé aléatoirement en deux parties : un train set (80%) pour l'entraînement et un test set (20%) pour évaluer la performance.
VI.7 Identifier un problème d'Underfitting ou d'Overfitting
- Une manière efficace d'identifier le type de problème rencontré est d'analyser les erreurs sur le train set et sur le test set.
- Un grand biais indique un Underfitting. Une grande variance indique un Overfitting.
VI.8 Que faire en cas d'Overfitting ou d'Underfitting ?
- Underfitting: Créer un modèle plus complexe avec plus de paramètres, créer plus de caractéristiques, entraîner plus longtemps, diminuer le taux d'apprentissage (learning rate).
- Overfitting: Utiliser la régularisation, utiliser un modèle à moins de paramètres , augmenter le volume de données.
VI.9 Résumé des étapes de développement ML
- Les étapes incluent l'importation de données, le prétraitement, la division entre les jeux de données d'entraînement et de validation, l'évaluation du modèle sur le jeu de validation, l'entraînement du modèle sur le jeu d'entraînement, et l'évaluation finale.
- Les éventuels problèmes rencontrés (Underfitting et Overfitting) conduisent à la révision des choix.
VI.10 Résumé sur Biais et Variance
- Le biais est l'erreur due à un modèle trop simple qui manque de précision.
- La variance est l'erreur due à un modèle trop complexe qui est sensible aux détails, incapable de généraliser.
Supervisé (Supervised) Learning Tasks
- Les algorithmes d'apprentissage supervisé permettent de trouver des relations entre un ensemble de caractéristiques et une valeur cible.
- La valeur cible peut être discrète (classification) ou continue (régression).
VI.10 Choisir un algorithme
- Arriver à un bon modèle implique la sélection de l'algorithme adapté, et le réglage de ses hyperparamètres approprié.
Studying That Suits You
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Description
Ce quiz teste vos connaissances sur les éléments clés de la réussite d'un projet de machine learning. Vous explorerez des concepts importants tels que la préparation des données, l'overfitting, et l'ajustement des modèles. Convient aux étudiants et praticiens souhaitant approfondir leur compréhension des défis en machine learning.
