Trouver des patterns ou des structures cachés dans des données.
Faire évoluer un agent dans un environnement afin qu'il apprenne à réaliser des actions qui le récompensent.
Un modèle de ML doit être capable d'estimer et de généraliser.
Un ensemble d'arbres de décision
Le Machine Learning vise à faire des prédictions ou prendre des décisions en se basant sur des données.
Il faut :
cours en accès libre :
IA > ML > DL > generative models
AGI vs ANI vs ASI
modèles génératifs
prendre des décisions = faire une classification
en se basant sur les données -> en "apprenant"
en économie et en psychologie, on cherche à trouver des modèles des processus sous-jacents
en statistique, on cherche un modèle qui correspond aux données
le commentaire est-il positif ou négatif ?
la transaction est-elle frauduleuse ?
qui essaye de déverrouiller le téléphone ?
dois-je tourner à gauche, à droite, accélérer, freiner ?
est-ce qu'il va pleuvoir dans l'heure ?
quel produit va aimer tel utilisateur ?
modèles de classification ou de regression (avec Y dans les réels)
on connait les classes Y (étiquettes), on connait également les exemples X (caractéristiques)
faire de la réduction de dimensions
identifier des groupes dans un ensemble d'utilisateurs (clustering)
détection d'anomalies
robot qui doit apprendre à marcher
IA qui joue à Mario
erreur = somme des carrés des résidus
La distance de Levenshtein est une distance, au sens mathématique du terme, donnant une mesure de la différence entre deux chaînes de caractères. Elle est égale au nombre minimal de caractères qu'il faut supprimer, insérer ou remplacer pour passer d'une chaîne à l'autre.
L(chien, chat) = 3
distance euclidienne (à vol d'oiseau)
distance de manhattan
la séparation en plusieurs ensembles : train, validation, test
http://nirvacana.com/thoughts/2013/07/08/becoming-a-data-scientist/
nettoyer les données
arbre de décision, forêt aléatoire, régression logistique, réseau de neurone, SVM, K-plus-proches-voisins
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html#sphx-glr-auto-examples-classification-plot-classifier-comparison-py