Séminaire

Intelligence Artificielle - Séminaire 1 - Session 2 - Machine Learning et apprentissage supervisé

Module LOGICIELS métiers et dématérialisation
Ce qu’est le Machine Learning. Ses usages. Les trois formes d’apprentissage : supervisé, non supervisé et par renforcement. L’importance de l’annotation, de la normalisation et du compartimentage des données. Les problèmes de sous et de sur-apprentissage. Les référentiels de datasets. Les métriques d’analyse d’erreurs.
Les algorithmes supervisés : régression linéaire, SVM (Support Vector Machines), régression logistique, Naive Bayes, Analyse Discriminante Linéaire, arbres de décision, algorithme des plus proches voisins (K-Nearest Neighbor algorithm), etc.
Nombreux exemples à l’appui.
Intelligence Artificielle - Séminaire 1 - Session 2 - Machine Learning et apprentissage supervisé
5-01-2021
Claude Marson (France)
14h30
30 places restantes
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