Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Classification Binaire
Prédiction d'une variable cible avec deux classes possibles, utilisée pour les problèmes de type oui/non ou vrai/faux.
Classification Multi-classe
Extension de la classification binaire où le modèle doit prédire parmi trois classes ou plus mutuellement exclusives.
Régression Linéaire
Modèle statistique qui établit une relation linéaire entre les variables d'entrée et une variable cible continue.
Régression Polynomiale
Forme de régression qui modélise la relation non linéaire entre les variables en utilisant des termes polynomiaux.
Arbres de Décision
Modèle prédictif utilisant une structure arborescente pour représenter les décisions et leurs conséquences possibles.
Forêts Aléatoires
Méthode d'ensemble combinant multiples arbres de décision pour améliorer la précision et contrôler le surapprentissage.
Machines à Vecteurs de Support (SVM)
Algorithme de classification qui trouve l'hyperplan optimal séparant les classes dans un espace de grande dimension.
Réseaux de Neurones Supervisés
Architectures de deep learning entraînées avec des données étiquetées pour apprendre des représentations hiérarchiques.
k-Plus Proches Voisins (k-NN)
Algorithme simple qui classe les nouvelles observations basées sur la classe majoritaire de ses k voisins les plus proches.
Naïve Bayes
Classificateur probabiliste basé sur le théorème de Bayes avec une hypothèse d'indépendance entre les caractéristiques.
Gradient Boosting
Technique d'ensemble qui construit des modèles séquentiellement en corrigeant les erreurs des modèles précédents.
Régression Logistique
Modèle de régression utilisé pour prédire des probabilités pour des résultats de classification binaires.
Méthodes de Régularisation
Techniques (L1, L2, Elastic Net) pour prévenir le surapprentissage en pénalisant les coefficients de modèle complexes.
Validation Croisée
Technique d'évaluation robuste utilisant plusieurs partitions des données pour estimer la performance du modèle.
Feature Engineering Supervisé
Processus de création et sélection de caractéristiques optimales spécifiquement pour les modèles supervisés.