Comment Construire Une IA Flashcards
(30 cards)
Quelles sont les étapes pour faire une IA
Optimisation
Classification
Approximer un comportement
Générer des données
Principe de l’optimisation
Action de trouver un maximum d’une fonction. On peut la faire de façon :
- déterministe = on est sur du résultat
- probabiliste = on est sur avec une certaine probabilité
Principe de la classification
Méthode mathématique d’analyse de données pour faciliter l’étude d’une population d’effectif
La classification permet de …
- mettre en évidence une structure simple dans un ensemble de données
- résumer un ensemble de données par les représentants des groupes
Principe de l’approximation de comportement
Incorporé les méthodes mathématiques essayant de prédire un ou plusieurs nombre en fonction de plusieurs variables
Quelles sont les méthodes les plus connues pour l’approximation d’un comportement
- régression linéaire
- régression multiple
- régression logistique
Principe de la génération + qui le fait ?
Regroupe les méthodes mathématiques servant à générer un nombre, du texte, une image … —> seuls les `réseaux de neurones font cela
Quels sont les types d’apprentissage de l’ia + lequel on préfère
- supervisé
- non supervisé
—> on préfère l’apprentissage supervisé mais qd on a un jeu de données non supervisés on aura tendance à le transformer en donnée supervisé
Explique le principe d’apprentissage non supervisé
- Il s’optimise à partir de règles que l’on pré-définit
- il apprend à extraire les ressemblances présentes au sein des objets pour mieux visualiser ou appréhender la structure de l’ensemble des données
Quels sont les types d’apprentissage
- apprentissage supervisé
- apprentissage non supervisé
- apprentissage semi-supervisé
Méthodes de machine Learning
- régression
- classification
- clustering
Sur python : comment introduire un système d’entraînement
From sklearn.model_selection import train_test_split
Sur python comment introduire la classification naïve de bayes
From sklearn.naive_bayes import GaussianNB
Définir l’approximation + sur quoi on peut l’utiliser
L’approximation incorpore les méthodes mathématiques essayant de prédire un ou plusieurs nombres en fonction d’une ou plusieurs variables
—> on peut l’utiliser sur les régressions (linéaires, multiples, logistiques …)
Génération définition
- Regroupe les méthodes mathématiques permettant de générer un nombre, du texte, une image …
Quelles sont les seules méthodes permettant la génération
Réseaux de neuronnes
Méthodes de classification (+ dire le type)
- K mean clustering (non supervisé)
- Régression logistique (supervisé)
- K plus proche voisin (supervisé)
- classification naïve bayesienne (supervisé)
Fonctionnement du K mean clustering + étapes
Permet d’analyser un jeu de données afin de regrouper les données «similaires» en groupes. Il réajuste les centres jusqu’à la convergence et minimise la variance intra-cluster
1) points choisis au hasard (points de départs)
2) calculs itératifs pour optimiser les positionnements
3) fin du clustering
Critères de fin de clustering
- centres de gravité sont stabilisés
- nombre d’itérations défini atteint
Exemple de méthode de clustering
La méthode du coude : somme des distances euclidiennes entre chaque point et son centroide
Dans le K mean clustering : nombre de variables et d’attributs plus élevés que le nombre d’observations
Vrai
Nunique correspond à quoi
Va afficher le nb de cette fonction donner
Unique correspond à quoi (fonction )
Donner le nom des fonctions définies
Définir la régression logistique (+ type de fonction)
Modèle statistique permettant d’étudier les relations entre un ensemble de variables qualitatives X et une variable qualitative Y —> fonction sigmoïde
