Introduction à l'apprentissage automatique: Principes fondamentaux de la régression

Cette séance de cours fournit une introduction au cours d'apprentissage automatique CS-433 à l'EPFL, en se concentrant sur les techniques de régression. L'instructeur décrit la structure du cours, y compris le calendrier, les méthodes d'évaluation et les détails du projet. Des concepts clés tels que la définition de l'apprentissage automatique, l'importance des données et le rôle des algorithmes dans l'apprentissage des données sont discutés. La séance de cours met laccent sur limportance de la régression dans la prédiction des sorties basées sur des variables dentrée, expliquant les modèles de régression univariés et multivariés. L'instructeur met en évidence les objectifs de régression, qui comprennent la prédiction et l'interprétation des relations entre les variables. En outre, la séance de cours couvre le concept de fonctions de perte, qui sont cruciales pour évaluer la performance du modèle. L'importance de comprendre les fondements mathématiques de la régression est soulignée, car elle jette les bases de modèles d'apprentissage automatique plus complexes. Dans l'ensemble, cette séance de cours ouvre la voie à une exploration plus approfondie des méthodologies d'apprentissage automatique et de leurs applications.