Comment détecter les biais dans l’apprentissage automatique et comment prévenir ces biais ?
La détection des biais dans les modèles d’apprentissage automatique est un aspect crucial pour garantir des systèmes d’IA équitables et éthiques. Des biais peuvent survenir à différentes étapes du pipeline d'apprentissage automatique, notamment la collecte de données, le prétraitement, la sélection des fonctionnalités, la formation du modèle et le déploiement. La détection des biais implique une combinaison d’analyse statistique, de connaissance du domaine et de pensée critique. Dans cette réponse, nous
La taille du lot, l’époque et la taille de l’ensemble de données sont-elles tous des hyperparamètres ?
La taille des lots, l’époque et la taille de l’ensemble de données sont en effet des aspects cruciaux de l’apprentissage automatique et sont communément appelés hyperparamètres. Pour comprendre ce concept, examinons chaque terme individuellement. Taille du lot : la taille du lot est un hyperparamètre qui définit le nombre d'échantillons traités avant que les poids du modèle ne soient mis à jour pendant l'entraînement. Ça joue
TensorBoard peut-il être utilisé en ligne ?
Oui, on peut utiliser TensorBoard en ligne pour visualiser des modèles d'apprentissage automatique. TensorBoard est un puissant outil de visualisation fourni avec TensorFlow, un framework d'apprentissage automatique open source populaire développé par Google. Il vous permet de suivre et de visualiser divers aspects de vos modèles d'apprentissage automatique, tels que les graphiques de modèles, les métriques de formation et les intégrations. En visualisant ces
Où peut-on trouver l'ensemble de données Iris utilisé dans l'exemple ?
Pour trouver l'ensemble de données Iris utilisé dans l'exemple, vous pouvez y accéder via le référentiel UCI Machine Learning. L'ensemble de données Iris est un ensemble de données couramment utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique pour les tâches de classification, en particulier dans des contextes éducatifs en raison de sa simplicité et de son efficacité dans la démonstration de divers algorithmes d'apprentissage automatique. La machine UCI
Qu'est-ce qu'un modèle de transformateur pré-entraîné génératif (GPT) ?
Un transformateur pré-entraîné génératif (GPT) est un type de modèle d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage non supervisé pour comprendre et générer un texte de type humain. Les modèles GPT sont pré-entraînés sur de grandes quantités de données textuelles et peuvent être ajustés pour des tâches spécifiques telles que la génération de texte, la traduction, le résumé et la réponse aux questions. Dans le contexte de l'apprentissage automatique, notamment dans le cadre
Python est-il nécessaire pour l’apprentissage automatique ?
Python est un langage de programmation largement utilisé dans le domaine du Machine Learning (ML) en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de la disponibilité de nombreuses bibliothèques et frameworks prenant en charge les tâches de ML. Bien qu'il ne soit pas obligatoire d'utiliser Python pour le ML, il est tout à fait recommandé et préféré par de nombreux praticiens et chercheurs du secteur.
- Publié dans Intelligence artificielle, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduction, Qu'est-ce que l'apprentissage automatique
Un modèle non supervisé a-t-il besoin d'être entraîné bien qu'il ne dispose pas de données étiquetées ?
Un modèle non supervisé d'apprentissage automatique ne nécessite pas de données étiquetées pour la formation, car il vise à trouver des modèles et des relations au sein des données sans étiquettes prédéfinies. Bien que l'apprentissage non supervisé n'implique pas l'utilisation de données étiquetées, le modèle doit néanmoins subir un processus de formation pour apprendre la structure sous-jacente des données.
Quels sont quelques exemples d’apprentissage semi-supervisé ?
L'apprentissage semi-supervisé est un paradigme d'apprentissage automatique qui se situe entre l'apprentissage supervisé (où toutes les données sont étiquetées) et l'apprentissage non supervisé (où aucune donnée n'est étiquetée). Dans l’apprentissage semi-supervisé, l’algorithme apprend à partir d’une combinaison d’une petite quantité de données étiquetées et d’une grande quantité de données non étiquetées. Cette approche est particulièrement utile pour obtenir
Comment savoir quand utiliser une formation supervisée ou non supervisée ?
L’apprentissage supervisé et non supervisé sont deux types fondamentaux de paradigmes d’apprentissage automatique qui servent des objectifs distincts en fonction de la nature des données et des objectifs de la tâche à accomplir. Comprendre quand utiliser la formation supervisée par rapport à la formation non supervisée est crucial pour concevoir des modèles d'apprentissage automatique efficaces. Le choix entre ces deux approches dépend
Comment savoir si un modèle est correctement formé ? La précision est-elle un indicateur clé et doit-elle être supérieure à 90 % ?
Déterminer si un modèle d'apprentissage automatique est correctement formé est un aspect essentiel du processus de développement du modèle. Bien que la précision soit une mesure importante (voire une mesure clé) dans l’évaluation des performances d’un modèle, elle n’est pas le seul indicateur d’un modèle bien entraîné. Atteindre une précision supérieure à 90 % n’est pas une solution universelle