DATA SCIENCE

L’algorithme AdaBoost en Machine Learning

Si tu connais l’expression populaire « l’union fait la force », tu as déjà compris 50% du principe de l’algorithme que je m’en vais te présenter dans cet article : l’AdaBoost (désignation commune pour Adaptive Boosting). Il fait en effet partie des techniques d’ensemble learning. L’idée est d’associer plusieurs modèles d’apprentissage faibles pour créer un modèle ultime

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La validation croisée en Machine Learning

Dans cet article, petit coup de projecteur sur l’un des concepts fondamentaux du Machine Learning : la validation croisée ou « cross-validation » en anglais. A en juger par son occurrence dans mes autres articles, tu as surement pu remarquer que c’est un incontournable en traitement de données. Et rassure-toi, loin du nom pimpant, le principe est

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Machines à vecteurs de support (SVM) en Machine Learning

Avant toute chose, félicitations si tu as eu le courage d’ouvrir un article avec un titre aussi tarabiscoté 😅. Je te l’accorde, le nom n’est pas très friendly mais tu vas voir, le principe de cette n-ième méthode en Machine Learning est plutôt intuitif. Pour faire simple, le SVM (Support Vector Machine en anglais) permet

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La forêt aléatoire (Random Forest) en Machine Learning

Dans un précédent article, je t’ai présenté le concept de l’arbre de décision (« decision tree » en anglais). Aujourd’hui, ratissons plus large et plus avancé pour couvrir le concept de la forêt aléatoire (« random forest » en anglais). Et non, je n’essaie pas encore de faire un jeu de mot foireux sur « arbre » et « forêt » ! En

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L’arbre de décision (Decision Tree) en Machine Learning

L’arbre de décision (« decision tree » en anglais) : une méthode d’apprentissage simple, visuelle, facile d’interprétation et très utilisée dans les problèmes de classification ! C’est ce que je te propose de découvrir dans cet article. Comme son nom le présage, c’est une méthode qui permet à partir de séquences de questions successives, de ranger une donnée

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