Maintenant comme vous connaissez déjà la notion d'arbre de décision, nous pouvons introduire les deux types d'arbre ainsi que parler des avantages et des inconvénients . Types d'arbre de décision Nous pouvons différencier deux types des arbres de décision qui sont classés en fonction des variables cibles : Categorical variable decision tree - dans ce cas, l'algorithme a une variable cible catégorique. Par exemple, la prédiction du prix relatif d'une maison dans l'une des trois catégories suivantes : faible, moyen ou élevé. Les caractéristiques peuvent inclure la surface, le nombre de chambres, la présence d’un jardin et le quartier. L'arbre de décision apprend de ces caractéristiques et, après avoir fait passer chaque point de données par chaque nœud, il aboutit à un nœud feuille de l'une des trois cibles catégoriques : faible, moyen ou élevé. Continuous variable decision tree - dans ce cas, les caractéristiques entrées dans l'arbre de décision
Un réseau pour les réaliser toutes : Ces algorithmes très particulier dont l'origine viens de la volonté de reproduire le fonctionnement de la communication entre des neurones bien vivant ce démarque aussi bien par la complexité d'interprétation des modèles prédictif que par leur capacité à résoudre tout type de problématique. Vous avez envie d'un robot qui fait le ménage tout seul ? Deep learning, vous avez envie de trier et augmenter la résolution de vos photos de vacances ? Deep learning. Créer des nouveaux tableau unique au monde ? Trouver de nouveaux médicament ? battre les meilleurs joueur du monde aux échec sans savoir jouer ou comprendre le jeux ? DEEP LEARNING. C'est bien souvent de cette technologie dont on parle lorsque l'on met en avant les prouesses de l'intelligence artificiel. Mais quand est t'il des fait ? Comment est ce que cela fonctionne et quel sont les limites ? Nous allons tenter d'explorer cela ensemble dans le monde du Grad
L'augmentation des données non structurées, propulsée par les nouvelles technologies, est en train de basculer les marchés et la gestion des activités de marketing. Malheureusement, ces données restent pour la plupart inexploitées par de nombreuses entreprises, ce qui laisse entrevoir le potentiel de développement de la recherche. Customer tracking data La possibilité de contrôler et d'analyser les données est devenue de plus en plus accessible ces dernières années, et il est plus que jamais important pour les entreprises de l'utiliser correctement. Les données de parcours en ligne, désormais courantes, conservent les journaux des activités suivantes: d'achat, de recherche, de navigation, de consommation de médias numériques et d'autres actions de navigation sur le web. Les appareils mobiles étendent encore la portée du suivi des activités au monde hors ligne, en enregistrant les emplacements physiques des consommateurs et leurs visites dans les magasins. La prolif
interesting video !
RépondreSupprimermerci beaucoup!
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