Durée: 12 mois
Rubrique: Chief Revenue Officers (CRO) ou Directeurs des Revenus
Les algorithmes de Machine Learning (ML) jouent un rôle crucial dans l'intelligence artificielle. Cette section couvre certains des algorithmes les plus couramment utilisés. Familiarisezvous avec ces algorithmes pour comprendre comment ils contribuent à des solutions innovantes.
Les réseaux de neurones artificiels sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils se composent de nœuds ou "neurones" organisés en couches. Chaque neurone reçoit des données, effectue une opération mathématique et transmet le résultat aux neurones de la couche suivante. Ce processus permet aux réseaux de neurones de modéliser des relations complexes entre les données d'entrée et les sorties prédictives. Ils sont particulièrement efficaces pour des tâches comme la reconnaissance d'image et la traduction automatique.
Les forêts aléatoires sont un ensemble de plusieurs arbres de décision. Chaque arbre de décision est formé sur un échantillon aléatoire de données et de caractéristiques. Les décisions finales sont prises par un vote majoritaire des arbres. Cette méthode réduit le risque de surapprentissage et améliore la précision du modèle. Les forêts aléatoires sont utiles pour les tâches de classification et de régression.
Régression linéaire : Elle modélise la relation entre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables indépendantes. C'est un algorithme simple mais puissant pour prédire des valeurs continues comme les prix immobiliers.
Régression logistique : Utilisée pour des problèmes de classification binaire, elle prédit la probabilité qu'un événement se produise. Par exemple, elle peut aider à classifier des emails en spams et nonspams.
Clustering : Il s'agit de regrouper les données en clusters ou groupes. Un algorithme courant est KMeans, qui divise les données en 'k' clusters basés sur leurs caractéristiques similaires. Le clustering est souvent utilisé dans la segmentation de la clientèle.
Classification : Elle vise à attribuer une catégorie à une donnée spécifique. Des algorithmes comme Support Vector Machines (SVM) sont employés pour cette tâche. Par exemple, ils peuvent aider à catégoriser des documents en différentes thématiques.