๐Ÿ“Š ๐‘ณ๐’†๐’” ๐Ÿ‘ ๐‘ฎ๐’“๐’‚๐’๐’…๐’” ๐‘ป๐’š๐’‘๐’†๐’” ๐’…๐’† ๐‘ด๐’‚๐’„๐’‰๐’Š๐’๐’† ๐‘ณ๐’†๐’‚๐’“๐’๐’Š๐’๐’ˆ ๐’‚̀ ๐‘ด๐’‚๐’Š̂๐’•๐’“๐’Š๐’”๐’†๐’“ ๐’†๐’ ๐‘ซ๐’‚๐’•๐’‚ ๐‘บ๐’„๐’Š๐’†๐’๐’„๐’† ๐Ÿš€

Le ๐‘ด๐’‚๐’„๐’‰๐’Š๐’๐’† ๐‘ณ๐’†๐’‚๐’“๐’๐’Š๐’๐’ˆ est aujourd’hui au cล“ur de l’intelligence artificielle, de la data science et de l’analyse prรฉdictive.

Mais pour bien comprendre son fonctionnement, il faut d’abord distinguer ses ๐’•๐’“๐’๐’Š๐’” ๐’ˆ๐’“๐’‚๐’๐’…๐’†๐’” ๐’‡๐’‚๐’Ž๐’Š๐’๐’๐’†๐’”.
๐Ÿ”ด ๐Ÿ. ๐‘ณ’๐‘จ๐’‘๐’‘๐’“๐’†๐’๐’•๐’Š๐’”๐’”๐’‚๐’ˆ๐’† ๐‘บ๐’–๐’‘๐’†๐’“๐’—๐’Š๐’”๐’†́
Ici, le modรจle apprend ร  partir de donnรฉes dรฉjร  รฉtiquetรฉes.
On lui montre des exemples avec les bonnes rรฉponses, puis il apprend ร  prรฉdire.
Exemples : ๐‘ช๐’๐’‚๐’”๐’”๐’Š๐’‡๐’Š๐’„๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’ : prรฉdire si un client va acheter ou non.
๐‘น๐’†́๐’ˆ๐’“๐’†๐’”๐’”๐’Š๐’๐’ : prรฉdire un prix, un revenu, une note ou une quantitรฉ.
Mรฉthodes frรฉquentes : ๐‘น๐’†́๐’ˆ๐’“๐’†๐’”๐’”๐’Š๐’๐’ ๐’๐’๐’ˆ๐’Š๐’”๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’†, ๐’‚๐’“๐’ƒ๐’“๐’†๐’” ๐’…๐’† ๐’…๐’†́๐’„๐’Š๐’”๐’Š๐’๐’, ๐’“๐’‚๐’๐’…๐’๐’Ž ๐’‡๐’๐’“๐’†๐’”๐’•, ๐‘ฟ๐‘ฎ๐‘ฉ๐’๐’๐’”๐’•, ๐‘บ๐‘ฝ๐‘ด.
๐Ÿ”ต ๐Ÿ. ๐‘ณ’๐‘จ๐’‘๐’‘๐’“๐’†๐’๐’•๐’Š๐’”๐’”๐’‚๐’ˆ๐’† ๐‘ต๐’๐’ ๐‘บ๐’–๐’‘๐’†๐’“๐’—๐’Š๐’”๐’†́
Dans ce cas, les donnรฉes ne sont pas รฉtiquetรฉes.
Le modรจle cherche lui-mรชme des structures, des groupes ou des rรฉgularitรฉs cachรฉes.
Exemples : ๐‘ช๐’๐’–๐’”๐’•๐’†๐’“๐’Š๐’๐’ˆ : regrouper des clients selon leurs comportements.
๐‘ท๐‘ช๐‘จ : rรฉduire le nombre de variables tout en conservant l’information essentielle.
๐‘จ๐’”๐’”๐’๐’„๐’Š๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’ : dรฉtecter des relations entre produits ou comportements.
Mรฉthodes frรฉquentes : ๐‘ฒ-๐‘ด๐’†๐’‚๐’๐’”, ๐‘ซ๐‘ฉ๐‘บ๐‘ช๐‘จ๐‘ต, ๐’„๐’๐’–๐’”๐’•๐’†๐’“๐’Š๐’๐’ˆ ๐’‰๐’Š๐’†́๐’“๐’‚๐’“๐’„๐’‰๐’Š๐’’๐’–๐’†, ๐‘จ๐‘ช๐‘ท / ๐‘ท๐‘ช๐‘จ.
๐ŸŸข ๐Ÿ‘. ๐‘ณ’๐‘จ๐’‘๐’‘๐’“๐’†๐’๐’•๐’Š๐’”๐’”๐’‚๐’ˆ๐’† ๐’‘๐’‚๐’“ ๐‘น๐’†๐’๐’‡๐’๐’“๐’„๐’†๐’Ž๐’†๐’๐’•
Ici, le modรจle apprend en interagissant avec un environnement.
Il prend des dรฉcisions, reรงoit des rรฉcompenses ou des pรฉnalitรฉs, puis amรฉliore progressivement sa stratรฉgie.
Exemples : ๐’‹๐’†๐’–๐’™ ๐’—๐’Š๐’…๐’†́๐’, ๐’“๐’๐’ƒ๐’๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’†, ๐’—๐’๐’Š๐’•๐’–๐’“๐’†๐’” ๐’‚๐’–๐’•๐’๐’๐’๐’Ž๐’†๐’”, ๐’๐’‘๐’•๐’Š๐’Ž๐’Š๐’”๐’‚๐’•๐’Š๐’๐’ ๐’…๐’†๐’” ๐’…๐’†́๐’„๐’Š๐’”๐’Š๐’๐’๐’”.
Mรฉthodes frรฉquentes : ๐‘ธ-๐‘ณ๐’†๐’‚๐’“๐’๐’Š๐’๐’ˆ, ๐‘ป๐‘ซ-๐‘ณ๐’†๐’‚๐’“๐’๐’Š๐’๐’ˆ, ๐‘น๐’†๐’Š๐’๐’‡๐’๐’“๐’„๐’†๐’Ž๐’†๐’๐’• ๐‘ซ๐’†๐’†๐’‘ ๐‘ณ๐’†๐’‚๐’“๐’๐’Š๐’๐’ˆ.
๐ŸŽฏ ๐‘จ̀ ๐’“๐’†๐’•๐’†๐’๐’Š๐’“
Le ๐’”๐’–๐’‘๐’†๐’“๐’—๐’Š๐’”๐’†́ prรฉdit ร  partir d’exemples connus.
Le ๐’๐’๐’ ๐’”๐’–๐’‘๐’†๐’“๐’—๐’Š๐’”๐’†́ dรฉcouvre des structures cachรฉes.
Le ๐’“๐’†๐’๐’‡๐’๐’“๐’„๐’†๐’Ž๐’†๐’๐’• apprend par essais, erreurs et rรฉcompenses.
Comprendre ces trois familles, c’est poser une base solide pour mieux choisir ses modรจles, mieux analyser les donnรฉes et mieux exploiter l’intelligence artificielle.
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