Défis et applications de l'apprentissage automatique

Name: Défis et applications de l'apprentissage automatique
Author: Gabriel Popoola

Ce chapitre couvrira les défis et les applications dans le domaine de l’apprentissage automatique. Il couvrira la sélection de modèles pour l’apprentissage…

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Bienvenue dans le cours de KnowledgeCity sur l'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, défis et applications. Dans ces leçons, vous en apprendrez plus sur la sélection de modèles, défis, considérations éthiques, considérations clés, et candidatures. Qu'est-ce que la sélection de modèles ? La sélection du modèle est le processus de sélection un bon modèle d'apprentissage automatique pour s'entraîner à l'aide d'un ensemble de données. Il peut être appliqué de deux manières. Tout d'abord, il peut s'agir de plusieurs modèles du même type, ou il peut s'agir de plusieurs modèles de types différents. Éléments à prendre en compte lors de la sélection d'un modèle, les exigences de nos parties prenantes. Donc, pour qui ou quoi que ce soit pour qui vous produisez ce modèle, quels sont les critères du client. Moyens informatiques disponibles. Ainsi, selon la complexité du modèle, c'est peut être impossible mettre en œuvre certaines des plus complexes, compte tenu des ressources informatiques dont vous disposez disponible pour vous. Vous devrez donc sélectionner un modèle qui peut réellement être formé, compte tenu des ressources dont vous disposez. De plus, vous voulez considérer l'objectif global ou le but du modèle formé ou développé. Et donc si le but du modèle est de faire des prédictions sur des données qui peuvent ou non ressembler aux données d'entraînement, alors vous voulez vous assurer que le modèle que vous sélectionnez est robuste aux changements. Si vous savez que les données tu vas utiliser classer sera très similaire aux données d'entraînement, ou il n'y aura pas comme une grande variance ou variation, alors vous pouvez probablement sélectionner un modèle plus simple à utiliser. Ensuite, je vais entrer dans les avantages et les inconvénients du modèle. Pour les machines à vecteurs de support, les avantages sont qu'il n'est pas fortement influencé par les valeurs aberrantes. C'est l'un des meilleurs choix lorsque les classes sont séparables et il fonctionne bien avec des données de grande dimension. Certains inconvénients sont qu'il peut être lent pour les grands ensembles de données. Et si vos classes se chevauchent de quelque manière que ce soit, cela peut alors diminuer considérablement les performances du modèle. Et enfin, choisir la bonne fonction du noyau peut être très délicat et difficile pour les SVM. Pour la régression logistique, les avantages sont qu'il est facile à mettre en œuvre. Il ne vous oblige en aucun cas à redimensionner vos fonctionnalités. Et cela ne nécessite pas d'optimiser vos hyperparamètres de quelque manière que. Du côté négatif, ils ne sont pas très utiles pour les données non linéaires. Ils fonctionnent mal avec des données d'entrée fortement corrélées. Et ils sont facilement surpassés par d'autres algorithmes et classificateurs. Pour les forêts aléatoires, ils sont bons pour gérer les données manquantes. Ils ne sont pas très impactés par les valeurs aberrantes. Et ils ont moins d'erreurs que les arbres individuels. Du côté négatif, les fonctionnalités doivent avoir un certain pouvoir prédictif. Ils ne sont pas facilement explicables car ils impliquent tant de classificateurs plus petits. Et ils ont besoin des prédictions des arbres être décorrélés. Enfin, pour les arbres de décision, les avantages sont qu'ils n'ont pas besoin des données à normaliser ou à mettre à l'échelle. Ils ne sont pas fortement impactés par les valeurs manquantes. Et ils sont faciles à expliquer et à visualiser. À la baisse, ils sont sujets au surajustement, sensible aux moindres changements de données. Et ils peuvent avoir des temps de formation plus longs. Ceci conclut cette leçon. Et ensuite, nous allons discuter de certains des défis avec l'apprentissage automatique. Merci.

Débutant Fournisseur : Gabriel Popoola 5 leçons · 10m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Ourdou, Chinese

Description du cours

Ce chapitre couvrira les défis et les applications dans le domaine de l’apprentissage automatique. Il couvrira la sélection de modèles pour l’apprentissage automatique, ainsi que des considérations éthiques et d’autres considérations clés. Des défis spécifiques en matière d’apprentissage automatique, ainsi que certaines de ses applications les plus populaires, seront également abordés.

Objectifs de la formation :

Les compétences:

Ce que vous allez apprendre

En apprendre davantage sur les principaux types de sélection de modèles pour l'apprentissage automatique
Identifier les défis courants rencontrés dans l'apprentissage automatique
Examiner les considérations éthiques pertinentes pour l'apprentissage automatique
Examiner les considérations clés lors du travail avec l'apprentissage automatique
Explorer les applications populaires de l'apprentissage automatique

Points clés à retenir

Ce chapitre couvre les défis et les applications dans le domaine de l'apprentissage automatique.
La sélection de modèles implique de comprendre ses principaux types tels qu'ils sont appliqués à l'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique implique à la fois des considérations éthiques et d'autres considérations clés.
Le cours aborde des défis spécifiques liés à l'apprentissage automatique, ainsi que certaines de ses applications les plus populaires.

Foire aux questions

Que couvre ce cours ?

Il couvre les défis et les applications dans le domaine de l'apprentissage automatique, y compris la sélection de modèles, les considérations éthiques et d'autres considérations clés, les défis spécifiques de l'apprentissage automatique et certaines de ses applications les plus populaires.

Quels sont les objectifs d'apprentissage de ce cours ?

Les objectifs sont d'en apprendre davantage sur les principaux types de sélection de modèles et d'en apprendre davantage sur les défis courants de l'apprentissage automatique.

Quelles leçons sont incluses dans ce cours ?

Les leçons sont Sélection de modèles, Défis, Considérations éthiques, Considérations clés et Applications.

À quelles compétences ce cours se rapporte-t-il ?

Il se rapporte à l'Apprentissage automatique automatisé, à l'Apprentissage automatique, aux Algorithmes d'apprentissage automatique, aux Méthodes d'apprentissage automatique, à la Formation de modèles d'apprentissage automatique et à la Surveillance et l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique.