...les a récemment utilisés pour gagner de nombreux concours scientifiques de données Kaggle. La bibliothèque d’apprentissage automatique Python, Scikit-Learn, prend en charge différentes implémentat

...multivariable est extrêmement importante pour la construction d’un modèle d’apprentissage automatique. Voici les sujets avec lesquels vous devez vous familiariser :

...ultats calculés. En raison du caractère aléatoire inhérent à l’ensemble de données et au modèle, les paramètres d’évaluation tels que le score R<sup>2</s

Modèle d’apprentissage semi-supervisé où un oracle (humain ou non) intervient au cours du proces ..., c'est l'algorithme d'apprentissage qui demande des informations pour des données précises.

...s annotations en utilisant la similarité entre les données annotées et les données non annotées. ...étiquetées|données non annotées]]. La combinaison de ces deux ensembles de données permet d’améliorer sensiblement les résultats sans avoir recours à l�

...s ne sont pas conformes à la norme sociale établie. Par exemple, un jeu de données peut renfermer des biais sexistes ou racistes. # Biais de sélection dans le choix des données : altération systématique d’un échantillon statistique causée par une

...s relationnelle et organisées de façon à pouvoir être associées à d’autres données en utilisant des tableaux. ...s exigent un prétraitement avant d’être prises en charge par un algorithme d’apprentissage.

...deux principales approches pour rééchantillonner au hasard un ensemble de données déséquilibré consistent à supprimer des exemples de la classe majoritai

...on de ce qu’un algorithme d’apprentissage automatique apprend à partir des données d’entraînement. Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la s Une fois entraîné, le modèle sera appliqué sur de nouvelles données pour obtenir des résultats ou prédictions.

...’enrichissement pour les rendre utilisables, et enfin au chargement de ces données en mémoire pour l’utilisation par un système informatique. ...s données pour être traitées par un logiciel, plus précisément un logiciel d’apprentissage automatique.

...de capturer la structure géométrique locale de la variété sous-jacente aux données, et de mesurer la distance entre les points en tenant compte de cette struc

...couvre des régularités statistiques, des formes ou des structures dans des données qui ne comportent pas d’annotation (ou étiquette). ...ement prédéterminés, c’est l’algorithme qui les découvrira en fonction des données analysées.

L’apprentissage s’effectue sur les données de la base d’apprentissage dans le but de faire des prédictions sur les observations de la base de te

...ur l’appliquer et l’adapter dans le cadre d’un apprentissage sur un jeu de données différent. Il peut aussi être vu comme la capacité d’un système à re Bien qu’il s’agisse plutôt d’un transfert d’apprentissage, on préférera le terme « apprentissage par transfert » pour des questio

...ce qu’un algorithme d’[[apprentissage automatique]] construit à partir des données d’entraînement. Une fois entraîné, le modèle d'apprentissage sera appliqué sur de nouvelles données pour obtenir des résultats ou prédictions.

Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas dans des esp ...ibles deviennent rares et nécessitent une quantité toujours plus grande de données pour produire un résultat d'apprentissage statistiquement significatif.

...base de la science des données et de tout travail d’analyse statistique ou d’apprentissage automatique. Un jeu de données est un ensemble d’exemples où chaque exemple regroupe des [[Attribut|att

...bre de décision,  la capacité d’apprendre par lui-même à partir de jeux de données plutôt qu’à partir d’instructions explicitement programmées afin de ...égularités statistiques et reconnaît des formes ou des structures dans les données.

...des poids est faite selon la moyenne des gradients sur tout l’ensemble des données d'apprentissage. Source: Bisson, Valentin (2012). ''Algorithmes d’apprentissage pour la recommandatio''n, thèse de doctorat, Université de Montréal, 96

...leurs connexions (ou paramètres) par [[apprentissage automatique]] sur des données. ...s sophistiquées ou solutionnent des problèmes complexes à l’aide d’un mode d’apprentissage débouchant sur une forme d’intelligence artificielle (IA).