Apprentissage Automatique

Le GRU, également appelé Gated Recurrent Unit, a été introduit en 2014 pour résoudre le problème courant de gradient évanescent auquel les programmeurs étaient confrontés. Beaucoup considèrent également le GRU comme une variante avancée du LSTM en raison de leurs conceptions similaires et de leurs excellents résultats.  Unités récurrentes à barrière – Comment fonctionnent-elles ? […]

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent rassembler, stocker et analyser des données et générer un résultat valable. Ces outils vous permettent d’évaluer la situation à l’aide de données compliquées et groupées. On peut également dire que l’apprentissage automatique offre différents outils pour comprendre des données complexes par la segmentation et la simplification. En outre, il vous […]

L’encodage catégorique est une technique permettant d’encoder des données catégoriques. Gardez à l’esprit que les données catégorielles sont les ensembles de variables qui contiennent des variables d’étiquette au lieu de valeurs numériques. De nombreux algorithmes d’apprentissage automatique sont incapables de traiter les variables catégorielles. Il est donc important de coder les données sous une forme […]

Avec des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond de plus en plus avancés, vous pouvez résoudre presque tous les problèmes avec des ensembles de données appropriés. Cependant, à mesure que la complexité du modèle augmente, ils deviennent difficiles à interpréter. Lorsque l’on parle de l’interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique, la première chose qui vient à […]

Lorsque vous développez un modèle d’apprentissage automatique, vous pouvez rencontrer de nombreux problèmes. Un problème courant lié à la sélection des caractéristiques détermine la pertinence des caractéristiques d’entrée pour la sortie prédictive. Vous pouvez utiliser des tests statistiques pour comprendre comment la variable de sortie dépend de la variable d’entrée. Ces tests sont utiles lorsque […]

L’analyse en composantes principales et la décomposition en valeurs singulières font partie des deux concepts courants de l’algèbre linéaire dans l’apprentissage automatique. Après avoir collecté des données brutes, est-il possible d’en découvrir la structure ? Par exemple, si l’on considère les taux d’intérêt de la semaine précédente, est-il possible de déterminer les tendances du marché […]

La fonction d’activation est un élément essentiel de la conception d’un réseau neuronal. Le choix de la fonction d’activation vous permet de contrôler entièrement le processus de formation du modèle de réseau. Après avoir ajouté ces fonctions dans les couches cachées, le modèle apprendra efficacement. Le type de prédictions dépend du choix de la fonction […]

La variable confusionnelle est un terme statistique dont le concept est un peu déroutant pour de nombreuses personnes en raison de la méthode à utiliser. Pour commencer, différents chercheurs ont des explications différentes pour les variables confusionnelles. Même si la définition est la même, le contexte de recherche est modérément spécifique au domaine. Par conséquent, […]

Le processus de classification permet de classer l’ensemble des données en différentes classes. Un modèle d’apprentissage automatique vous permet de : – Définir le problème, – Collecter les données, – Ajouter les variables, – Former le modèle, – Mesurer la performance, – Améliorer le modèle à l’aide de la fonction de coût. Mais comment pouvons-nous […]

Chaque algorithme d’apprentissage automatique analyse et traite les données d’entrée et génère les sorties. Les données d’entrée comprennent des caractéristiques en colonnes. Ces colonnes sont structurées pour la catégorisation. Les algorithmes auront besoin de certaines fonctionnalités et caractéristiques pour fonctionner correctement. Voici les deux principaux objectifs de l’ingénierie des caractéristiques : – L’ingénierie des caractéristiques […]