Séminaire

Intelligence Artificielle - Séminaire 4 - Session 2

Module LOGICIELS métiers et dématérialisation

Le Machine Learning et ses trois principales expressions : supervisé, non supervisé et par renforcement. Les algorithmes applicables, Bayes, SVM, régressions linéaires, classifications, etc. Le cœur du sujet.

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 4 - Session 2
18-10-2021
Claude Marson (France)
14h00
Terminé
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