Qu'est-ce que l'AM
Pour suivre le code de ce cours, il est utile d'avoir complété les cours suivants au préalable, sauf si ces sujets sont déjà maîtrisés :
L'apprentissage automatique (ML) est une approche de la programmation où les ordinateurs apprennent à partir de données pour résoudre une tâche, au lieu de recevoir des instructions explicites.
Considérer l'exemple d'un classificateur spam/ham (non-spam).
Construire un tel système avec une approche de programmation traditionnelle (sans apprentissage automatique) est difficile, car cela nécessite d'écrire des règles explicites, voire de compiler manuellement une liste de mots indésirables.
Avec l'apprentissage automatique, le modèle est entraîné sur de nombreux exemples d'e-mails spam et légitimes et apprend de lui-même les schémas distinctifs.
Les données fournies pour l'entraînement sont appelées ensemble d'entraînement. Dans ce cas, il s'agit d'e-mails déjà étiquetés comme spam ou légitimes, ce qui permet au modèle de saisir les caractéristiques des deux catégories.
Après l'entraînement, le modèle est évalué à l'aide d'un ensemble de test - une collection distincte d'e-mails étiquetés. Cette étape vérifie dans quelle mesure le modèle généralise à de nouvelles données non vues.
Merci pour vos commentaires !
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Can you explain more about how the training and test sets are created?
What are some common features used to classify emails as spam or ham?
How does the model actually learn to distinguish between spam and ham?
Awesome!
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L'apprentissage automatique (ML) est une approche de la programmation où les ordinateurs apprennent à partir de données pour résoudre une tâche, au lieu de recevoir des instructions explicites.
Considérer l'exemple d'un classificateur spam/ham (non-spam).
Construire un tel système avec une approche de programmation traditionnelle (sans apprentissage automatique) est difficile, car cela nécessite d'écrire des règles explicites, voire de compiler manuellement une liste de mots indésirables.
Avec l'apprentissage automatique, le modèle est entraîné sur de nombreux exemples d'e-mails spam et légitimes et apprend de lui-même les schémas distinctifs.
Les données fournies pour l'entraînement sont appelées ensemble d'entraînement. Dans ce cas, il s'agit d'e-mails déjà étiquetés comme spam ou légitimes, ce qui permet au modèle de saisir les caractéristiques des deux catégories.
Après l'entraînement, le modèle est évalué à l'aide d'un ensemble de test - une collection distincte d'e-mails étiquetés. Cette étape vérifie dans quelle mesure le modèle généralise à de nouvelles données non vues.
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