Principes fondamentaux des algorithmes d'apprentissage automatique

Dans l'apprentissage automatique, des mod?les et des algorithmes capables d'apprendre ? partir de donn?es et de faire des pr?dictions ou des jugements sans programmation explicite sont d?velopp?s. L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA). L'apprentissage automatique utilise un large ?ventail d'algorithmes et de techniques importants. Une liste d'algorithmes d'apprentissage automatique est pr?sent?e ci-dessous: Algorithme de machine ? vecteur de support, algorithme de classification par arbre de d?cision, algorithme de for?t al?atoire, algorithme de r?gression logistique, algorithme de r?gression lin?aire, algorithme des K-voisins les plus proches (KNN), algorithme du classificateur de Na?ve Bayes, algorithme de regroupement K-Means, algorithme XG-Boost. Ces algorithmes sont utilis?s dans de nombreux domaines, tels que la robotique, le marketing, les soins de sant? et la finance, et constituent la base de l'apprentissage automatique. Le choix de l'algorithme est influenc? par la nature du probl?me, les caract?ristiques des donn?es et la capacit? de calcul disponible.

Author: M. G. Chitra

Publisher: Editions Notre Savoir

Publication Date: May 14, 2024

Number of Pages: 64 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 6207532074

ISBN-13: 9786207532070