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Vocabulaire

Définitions

Aperçu – simple ! – des principaux modèles prédictifs

De nombreux termes barbares hantent les articles liés à la Data Science et au prédictif, que ce soient des algorithmes ou des modèles, comment avoir un aperçu de ce qui les caractérise et les différencie, sans pour autant être bac+10 en statistiques ?

Réponse sur 3 modèles que j’ai le plus fréquemment rencontrés : la régression linéaire, la régression logistique et l’arbre de décisions.

Attention, cet article s’adresse à des non-matheux, d’où un langage et des explications volontairement simplifiées 😉

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illustration abstraite du machine learning
Définitions

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Comment définir le Machine learning ?

Le Machine learning est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Il se concentre sur le développement de programmes informatiques qui peuvent changer lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données.
Le processus d’apprentissage automatique est similaire à celui de l’exploration de données. Les deux systèmes recherchent dans les données pour trouver des modèles. Cependant, au lieu d’extraire les données pour la compréhension humaine, le Machine learning utilise ces données pour détecter des modèles dans ces données et ajuster les actions du programme en conséquence. Par exemple, Facebook utilise l’apprentissage automatique pour ajuster chaque contenu en fonction du profil d’un utilisateur.

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