Séminaire

Session 6 : ML : apprentissage supervisé, régressions

Module LOGICIELS métiers et dématérialisation
L’autre grand domaine de l’apprentissage supervisé, consiste à « deviner » une cible linéaire ou non, caractérisée par une valeur numérique, en fonction du dataset d’apprentissage. Certains algorithmes de classification sont utilisables pour les calculs de régression : Naive Bayes, arbres de décision, K-Nearest Neighbors, auxquels s’ajoutent les algorithmes de LARS Lasso, Random Forest, Elastic Net, Ada Boost, LVQ, etc. Exemples concrets. Là encore, il nous faudra prendre le temps de bien poser les jalons.
Session 6 : ML : apprentissage supervisé, régressions
17-09-2020
Claude Marson (France)
14h30
30 places restantes
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