Apprentissage automatique avancé : Ensachage

Cette séance de cours couvre les méthodes dapprentissage densemble telles que le bagging, le boosting et le RANSAC, en se concentrant sur le concept dagrégation pour améliorer la performance du modèle en combinant plusieurs modèles. L'instructeur explique le processus d'amorçage pour créer divers ensembles d'observation et l'importance de sélectionner des modèles instables pour l'ensachage. La séance de cours se penche également sur la transition de l’Ensachage à l’Amélioration, en soulignant comment l’Amélioration construit les modèles séquentiellement pour corriger les erreurs commises par les modèles précédents.