L'Intelligence artificielle : Séminaire 5 - Jour 1
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationLes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et les réseaux neuronaux. Techniques d'apprentissage, annotations, normalisation, métriques, réduction dimensionnelle, renforcement. Ce qu'il faut impérativement connaître.
Machine Learning, usages, trois formes d'apprentissage : supervisé, non supervisé et par renforcement. Annotation, normalisation et compartimentage des données. Sous et sur-apprentissage. Les métriques d’analyse d’erreurs.
Les algorithmes supervisés : régression linéaire, SVM, régression logistique, Naïve Bayes, Analyse Discriminante Linéaire, arbres de décision, algorithme des plus proches voisins (K-Nearest Neighbor algorithm), etc.
Les algorithmes non supervisés : K-Means Clustering, Mean-Shift Clustering, GMM, DBSCAN, HAC, etc. Algorithmes de Q-Learning, SARSA, DQN, DQPG, etc. La réduction dimensionnelle et simplification du modèle.
Apprentissage par renforcement. API et langages. Tour d’horizon des applications concernées.
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