Questions marquées «machine-learning»

se rapporte à des algorithmes qui sont «entraînés» par un ensemble de données.


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R vs Python pour l'analyse des données [fermé]
Je programme depuis environ un an et je m'intéresse beaucoup à l'analyse de données et à l'apprentissage automatique. Je participe à quelques cours en ligne et je lis quelques livres. Tout ce que je fais utilise R ou Python et je cherche des suggestions sur la question de savoir si …

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Arbres de décision vs réseaux de neurones
J'implémente une structure d'apprentissage automatique pour essayer de prédire la fraude sur les systèmes financiers comme les banques, etc. Cela signifie qu'il y a beaucoup de données différentes qui peuvent être utilisées pour former le modèle, par exemple. numéro de carte, nom du titulaire de la carte, montant, pays, etc …





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Que signifie la convergence d'un algorithme?
Je rencontre toujours ce terme en lisant sur l'apprentissage par renforcement, par exemple dans cette phrase: Si le problème est modélisé avec soin, certains algorithmes d'apprentissage par renforcement peuvent converger vers l'optimum global http://reinforcementlearning.ai-depot.com/ ou ici: Pour toute politique fixe Pi, l'algorithme TD décrit ci-dessus s'est avéré converger vers VPi …



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Apprendre les règles des échecs
Une question similaire demande si un ordinateur peut apprendre à jouer de manière optimale aux échecs en analysant des milliers de jeux. Si une machine peut regarder l'état du plateau pour quelques parties d'échecs (ou quelques parties de dames) au début et après chaque coup, peut-elle être programmée pour apprendre …


3
Quel (s) algorithme (s) peut-on utiliser pour obtenir une prédiction raisonnablement bonne du prochain mot?
Quelle est la bonne façon de mettre en œuvre la "prédiction du mot suivant"? Par exemple, l'utilisateur tape "Je suis" et le système propose "a" et "non" (ou éventuellement d'autres) comme mot suivant. Je connais une méthode qui utilise les chaînes de Markov et un texte de formation (évidemment) pour …


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