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Questions and Answers
Quel est le rôle principal de la phase d'entraînement d'un modèle ?
Quel est le rôle principal de la phase d'entraînement d'un modèle ?
- Identifier les corrélations sans explication
- Prédire des événements aléatoires
- Déterminer les prix de biens immobiliers
- Établir des règles qui relient les caractéristiques et la cible (correct)
Quelle affirmation est correcte concernant la phase d'inférence ?
Quelle affirmation est correcte concernant la phase d'inférence ?
- Elle prédit des résultats basés sur de nouvelles données (correct)
- Elle utilise uniquement les données d'entraînement
- Elle ne peut pas être utilisée en production
- Elle se concentre sur l'explication des données
Quelle est la différence principale entre la classification et la régression en apprentissage supervisé ?
Quelle est la différence principale entre la classification et la régression en apprentissage supervisé ?
- La classification prédit des classes finies, la régression prédit des valeurs continues (correct)
- La classification utilise des données continues, la régression des données discrètes
- Il n'y a aucune différence significative entre les deux
- La classification prédit des numéros, la régression des classes
Qu'est-ce qui peut être affirmé à propos de la corrélation et de la causalité ?
Qu'est-ce qui peut être affirmé à propos de la corrélation et de la causalité ?
Dans quel cas utiliserait-on l'apprentissage supervisé de type régression ?
Dans quel cas utiliserait-on l'apprentissage supervisé de type régression ?
Quel est l'objectif principal de l'entraînement d'un modèle en apprentissage supervisé ?
Quel est l'objectif principal de l'entraînement d'un modèle en apprentissage supervisé ?
Quelle phase suit l'entraînement d'un modèle en apprentissage supervisé ?
Quelle phase suit l'entraînement d'un modèle en apprentissage supervisé ?
Quel type de problème peut être résolu par la régression dans l'apprentissage supervisé ?
Quel type de problème peut être résolu par la régression dans l'apprentissage supervisé ?
Quelle est la principale différence entre corrélation et causalité ?
Quelle est la principale différence entre corrélation et causalité ?
Dans quel domaine l'apprentissage supervisé est-il couramment appliqué ?
Dans quel domaine l'apprentissage supervisé est-il couramment appliqué ?
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Study Notes
Règles et Phase d'Exploitation
- Détermination des règles reliant les caractéristiques à l'objectif (target).
- Deux phases : phase d'entraînement et phase d'exploitation (inférence).
- En phase d'exploitation, le modèle utilise des nouvelles données pour faire des prédictions.
Corrélations vs Causalités
- Les modèles identifient des corrélations, sans nécessairement expliquer la cause.
- Exemple : corrélation entre le nombre de noyades et le nombre de films de Nicolas Cage ; absence de causalité.
Types d'Apprentissage Supervisé
- Classification : prédiction d'une catégorie parmi un ensemble fini (ex. : spam ou non).
- Régression : prédiction d'une valeur continue (ex. : prix d'un bien immobilier).
Nettoyage et Préparation des Données
- Diversité dans les données à traiter : données manquantes, erreurs d'orthographe, formats variés.
- La préparation des données est une tâche complexe mais essentielle pour le Data Scientist.
- Une fois les données nettoyées, leur utilisation devient beaucoup plus simple.
Vocabulaire des Données
- Un échantillon se réfère à une ligne ou une observation.
- Les caractéristiques (features) sont les variables d'une observation.
- La valeur cible (target) est la colonne que l'on souhaite prédire, souvent appelée "target" dans le langage anglais.
Processus d'Entraînement du Modèle
- L'entraînement consiste à fournir les caractéristiques (features) et la cible (target) au modèle.
- Le processus d'entraînement permet au modèle d'apprendre à établir des relations entre les données et la prédiction souhaitée.
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