Amélioration des performances

Comprendre le machine learning

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

Workflow du machine learning

Comprendre le machine learning

Plusieurs options

  • Réduction de la dimensionnalité
  • Réglage des hyperparamètres
  • Méthodes d’ensemble
Comprendre le machine learning

Réduction de la dimensionnalité

Réduction du nombre de caractéristiques

femme zen après avoir trié et jeté

Comprendre le machine learning

Réduction de la dimensionnalité : exemple

Non-pertinence : certaines caractéristiques ne contiennent pas d'informations utiles

Modèles de machine learning

Comprendre le machine learning

Réduction de la dimensionnalité : exemple

Corrélation : certaines caractéristiques contiennent des informations similaires

  • Ne conserver qu'une seule caractéristique
    • par exemple, la taille et la pointure --> la taille
  • Réunir plusieurs caractéristiques en une seule caractéristique sous-jacente
    • Par exemple, taille et poids --> Indice de masse corporelle
Comprendre le machine learning

Réglage des hyperparamètres

console de mixage

Comprendre le machine learning

Réglage des hyperparamètres

taylor swift

Comprendre le machine learning

Réglage des hyperparamètres

kendrick-lamar

Comprendre le machine learning

Réglage des hyperparamètres

alice cooper

Comprendre le machine learning

Réglage des hyperparamètres

console de mixage

Comprendre le machine learning

Réglage des hyperparamètres : exemple

Hyperparamètres de l'algorithme SVM :

  • 'noyau' : « linéaire » --> « poly »
  • 'C'
  • 'degré'
  • gamma
  • 'réduction'
  • 'coef0'
  • tol
  • ...

Comprendre le machine learning

Méthodes d’ensemble

méthodes d’ensemble

Comprendre le machine learning

Méthodes d'ensemble : classification

classification par méthodes d'ensemble

Comprendre le machine learning

Méthodes d'ensemble : régression

régression par les méthodes d'ensemble

Comprendre le machine learning

Passons à la pratique !

Comprendre le machine learning

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