Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les algorithmes de machine learning sont au cœur de l'apprentissage automatique. Ils permettent de créer des modèles qui peuvent faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés pour ces tâches. Dans cette section, nous aborderons trois des algorithmes les plus couramment utilisés : la régression linéaire et logistique, les arbres de décision et les réseaux de neurones.
La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus simples et les plus fondamentaux. Il s'agit d'une technique statistique qui modélise la relation entre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables indépendantes en ajustant une ligne droite (la ligne de régression).
Les arbres de décision sont des structures arborescentes où les nœuds internes représentent des tests sur des attributs, les branches représentent les résultats de ces tests et les feuilles représentent les décisions ou les résultats. C’est un algorithme visuellement intuitif et facile à interpréter.
Les réseaux de neurones sont des algorithmes inspirés du fonctionnement du cerveau humain et sont à la base du Deep Learning. Ils sont particulièrement puissants pour traiter des données complexes comme les images, le son et le texte.
Ces trois algorithmes de base constituent les fondations du machine learning et sont très largement utilisés dans diverses applications industrielles.