Les fondements du machine learning

Conclure sur le machine learning

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Vous voici au terme de cette formation. Vincent Isoz vous rappelle les points les plus importants du machine learning.
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Transcription

Il est enfin temps de conclure cette formation théorique sur les fondamentaux du machine learning. Juste pour replacer le contexte, qu'est-ce qu'on a vu ensemble ? On a vu les notions, les concepts du machine learning en termes de vocabulaire, pourquoi ça existait, pourquoi ça se développait, quels sont les approches possibles en termes d'implémentation du machine learning dans une organisation, quels sont les biais cognitifs humains que cela permet d'éviter. On a parlé également un petit peu de la chronologie du machine learning. Ensuite, au niveau des trois grandes classes majeures d'apprentissage, on a parlé de quelques algorithmes d'apprentissage supervisé, comme par exemple la famille des algorithmes de classification, ou également de régression, mais toujours dans le cadre supervisé, on s'entend. Dans le cadre non supervisé, on a parlé de quelques algorithmes de clustering, et d'un algorithme de règles d'association. Et puis, à la fin, on a également parlé, par rapport à ces algorithmes-là, qu'ils soient supervisés ou non supervisés, des techniques de réduction de jeux de données en éliminant certaines variables d'entrée, donc ce qu'on appelle la réduction dimensionnelle. Et avec une approche, en parlant d'autres classes d'algorithmes, on a parlé de l'ensemble learning, dont l'idée est de trouver un compromis quand plusieurs algorithmes différents s'entrainent et apprennent, et également du reinforcement learning, quand l'idée est que les algorithmes n'ont aucune règle d'apprentissage, et qu'ils doivent eux-mêmes savoir ce qui est bien ou ce qui est mal. Enfin, on a parlé un petit peu du text mining, du text learning, et puis des quelques concepts relatifs aux réseaux de neurones. On a terminé avec quelques concepts importants de validation et de test de ces algorithmes, puisque le machine learning et l'intelligence artificielle prennent une place, et vont prendre une place considérable dans notre société et dans la vie de tous les jours. Et puisque des vies sont déjà en jeu, relativement aux décisions que prennent ces algorithmes, il ne faut pas les tester et les valider avec légèreté. J'espère que cette formation vous aura permis de mettre au clair certains concepts. En tout cas, elle a pour but d'aider à mieux comprendre les formations fondamentales où on s'attaque à l'aspect pratique, avec des logiciels, ou des langages de programmation, ou même avant d'attaquer l'aspect mathématique pur.

Les fondements du machine learning

Acquérez les bases du vocabulaire lié au machine learning. Découvrez les outils fondamentaux avec les idées, applications et concepts mathématiques sous-jacents à chacun.

3h04 (33 vidéos)
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Date de parution :21 déc. 2017

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