Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage supervisé utilise divers algorithmes pour prédire des résultats basés sur des données étiquetées. Voici quelques exemples d'algorithmes couramment utilisés et leurs applications respectives :
1. Régression linéaire La régression linéaire est utilisée pour prédire une variable cible continue en fonction d'une ou plusieurs variables d'entrée. Par exemple, on peut utiliser la régression linéaire pour prédire le prix d'une maison en fonction de ses caractéristiques comme la superficie, le nombre de chambres, etc.
2. Régression logistique La régression logistique est principalement utilisée pour les problèmes de classification binaire. Un exemple typique est la prédiction de la probabilité qu'un email soit du spam ou non. Cet algorithme sort des probabilités qui peuvent ensuite être converties en classifications binaires (spam/nonspam).
3. Arbres de décision Les arbres de décision sont utilisés pour des problèmes de classification et de régression. Ils sont souvent utilisés en médecine pour diagnostiquer des maladies en fonction de divers symptômes. Par exemple, un arbre de décision peut aider à déterminer si un patient a une maladie particulière sur la base de divers tests médicaux.
4. Forêts aléatoires Les forêts aléatoires sont une combinaison de plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision de la prédiction et éviter le surapprentissage. Elles sont utilisées dans des applications comme la détection de fraude dans les transactions par carte de crédit.
5. Machines à vecteurs de support (SVM) Les SVM sont utilisés pour des problèmes de classification et de régression. Une application courante est la reconnaissance de caractères manuscrits, où l'algorithme doit différencier entre différentes lettres écrites à la main.
6. Réseaux de neurones Les réseaux de neurones sont à la base du deep learning et sont utilisés dans des applications telles que la reconnaissance d'image et la traduction automatique. Par exemple, un réseau de neurones peut être entraîné pour identifier des objets dans une image avec une précision élevée.
Les applications de ces algorithmes sont vastes et variées, allant du marketing prédictif et de l'analyse des risques financiers à la médecine personnalisée et aux véhicules autonomes. Ces algorithmes permettent de transformer des données en informations précieuses et en décisions éclairées.