Principes fondamentaux des algorithmes d'apprentissage automatique

Dans l'apprentissage automatique, des modèles et des algorithmes capables d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des jugements sans programmation explicite sont développés. L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA). L'apprentissage automatique utilise un large éventail d'algorithmes et de techniques importants. Une liste d'algorithmes d'apprentissage automatique est présentée ci-dessous : Algorithme de machine à vecteur de support, algorithme de classification par arbre de décision, algorithme de forêt aléatoire, algorithme de régression logistique, algorithme de régression linéaire, algorithme des K-voisins les plus proches (KNN), algorithme du classificateur de Naïve Bayes, algorithme de regroupement K-Means, algorithme XG-Boost. Ces algorithmes sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que la robotique, le marketing, les soins de santé et la finance, et constituent la base de l'apprentissage automatique. Le choix de l'algorithme est influencé par la nature du problème, les caractéristiques des données et la capacité de calcul disponible.