Modèles de Prédiction en Apprentissage Automatique

Quel est le rôle principal de la phase d'entraînement d'un modèle ?

Quelle affirmation est correcte concernant la phase d'inférence ?

Quelle est la différence principale entre la classification et la régression en apprentissage supervisé ?

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 ?

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 ?

Quel type de problème peut être résolu par la régression dans l'apprentissage supervisé ?

Quelle est la principale différence entre corrélation et causalité ?

Dans quel domaine l'apprentissage supervisé est-il couramment appliqué ?

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.

Ce quiz se concentre sur les phases d'entraînement et d'inférence des modèles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez comment les caractéristiques sont liées à la cible et comment les modèles utilisent ces règles pour faire des prédictions. Testez vos connaissances sur ces concepts clés dans le domaine de l'IA.