Introduction
L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer leur performance sans être explicitement programmés. Il existe plusieurs types de modèles d'apprentissage automatique, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Dans cet article, nous passerons en revue les principaux modèles d'apprentissage automatique et les expliquerons de la manière la plus simple possible.
Régression linéaire- Un des modèles les plus simples.
- Utilisé pour prédire une valeur numérique continue basée sur une ou plusieurs variables.
Arbres de décision- Utilisé pour la classification et la régression.
- Construit un modèle qui prend des décisions basées sur les caractéristiques des données.
K-Plus Proches Voisins (K-NN)- Utilisé pour la classification et la régression.
- Fonctionne en trouvant les "K" échantillons les plus proches d'un point de données et en prenant un vote majoritaire.
Réseaux de neurones- Inspiré par le fonctionnement du cerveau humain.
- Extrêmement flexible et utilisé dans des domaines comme la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.
Machine à vecteurs de support (SVM)- Utilisé principalement pour la classification.
- Trouve le meilleur "hyperplan" qui sépare différentes classes.
Random Forest- Un ensemble d'arbres de décision.
- Utilisé pour améliorer la performance et l'exactitude du modèle.
Naïve Bayes- Utilisé pour la classification.
- Basé sur le théorème de Bayes, et suppose que les caractéristiques sont indépendantes les unes des autres.
Chaînes de Markov cachées- Utilisé en traitement du langage naturel et en reconnaissance de la parole.
- Estime les états cachés à partir d'observations visibles.
Avertissement
Références