Améliorer la performance

Comprendre le Machine Learning

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

Flux de travail en 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

Réduire le nombre de caractéristiques

femme zen après avoir trié et jeté

Comprendre le Machine Learning

Réduction de la dimensionnalité : exemple

Non-pertinence : certaines caractéristiques n'apportent rien d'utile

Modèle de Machine learning

Comprendre le Machine Learning

Réduction de la dimensionnalité : exemple

Corrélation : certaines caractéristiques véhiculent la même info

  • N'en garder qu'une
    • p. ex. taille et pointure --> taille
  • Fusionner plusieurs caractéristiques en une variable latente
    • p. ex. 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 :

  • kernel : "linear" --> "poly"
  • C
  • degree
  • gamma
  • shrinking
  • 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 méthodes d'ensemble

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Passons à la pratique !

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