Modèles de prédiction (apprentissage supervisé)

Machine Learning pour les affaires

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Supervisé vs non supervisé

Modèles supervisés

Prédire la classe/type d'un résultat (p. ex. résiliation, fraude, achat) - CLASSIFICATION

Prédire la quantité d'un résultat (p. ex. dollars dépensés, heures jouées) - RÉGRESSION

Modèles non supervisés

Regroupement - regrouper des observations en ensembles ou grappes semblables (p. ex. segmentation client ou de marché)

Types d'apprentissage supervisé

Classification - La variable cible est catégorielle (discrète) (classe du résultat) (classification)

Le client annulera-t-il un abonnement ?

Cette transaction est-elle frauduleuse ?

Quelle est la profession de cet utilisateur ?

Régression - La variable cible est continue (montant du résultat) (régression)

Nombre d'achats de produits le mois prochain

Nombre d'heures de jeu l'an prochain

Dollars dépensés en assurance

Collecte de données

Les équipes d'apprentissage automatique doivent recueillir toutes les données disponibles pour prédire le résultat visé avec la plus grande exactitude, p. ex. pour les prédictions d'achats :

Renseignements sur le client

Historique d'achats, annulations, montant des commandes

Historique de navigation, journaux, erreurs

Détails de l'appareil et emplacement

Fréquence d'utilisation du produit/service

Et plus…

Exemple de classification

classification - données

Classification - entraînement

classification-entraînement

Classification - apprentissage

classification-apprentissage

Classification - données inédites

classification-données inédites

Classification - prédiction

classification-prédiction

Exemple de régression

régression-données

Régression - entraînement

régression-entraînement

Régression - apprentissage

régression-apprentissage

Régression - données inédites

régression-données inédites

Régression - prédiction

régression-prédiction

Régression - prédiction réelle

régression-prédiction réelle

Passons à la pratique !

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