Apprentissage automatique (Machine Learning) : Selon ENIAD-Berkane (2025-2026), c’est la discipline qui consiste à créer des modèles capables d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Il s'agit d'automatiser la prise de décision ou la prédiction en utilisant des algorithmes qui ajustent leurs paramètres en fonction des données d'entrée.
Modèle prédictif : C’est un modèle construit à partir de données d’entraînement, qui permet de faire des prédictions ou des classifications sur de nouvelles données. Il sert à anticiper des résultats futurs ou inconnus en se basant sur des tendances apprises.
Données d'entraînement : Ensemble de données utilisé pour apprendre ou ajuster un modèle. Ces données contiennent des exemples représentatifs du problème à résoudre, permettant au modèle d’identifier des patterns ou relations.
Généralisation : Capacité d’un modèle à bien performer sur des données nouvelles, non vues lors de l’entraînement. Elle est essentielle pour que le modèle soit utile dans des situations réelles, en évitant qu’il ne se limite à mémoriser les données d’entraînement.
1. Qu'est-ce que le nettoyage des données dans le cadre de la préparation et de l’analyse des données ?
2. En quoi la régression supervisée diffère-t-elle de la classification supervisée ?
3. Qui est crédité d'avoir formulé ou proposé la méthode connue sous le nom de Random Forest ?
Apprentissage automatique — définition ?
Modèles qui apprennent à partir de données sans programmation explicite.
Modèle prédictif — rôle ?
Faire des prédictions ou classifications sur de nouvelles données.
Données d'entraînement — utilisation ?
Pour ajuster ou apprendre le modèle.
Généralisation — importance ?
Performances sur données non vues durant l'entraînement.
Surapprentissage — conséquence ?
Modèle trop ajusté aux données d'entraînement, mauvaise généralisation.
Nettoyage des données — objectif ?
Améliorer la qualité des données avant modélisation.
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