Machine Learning : Fonctionnalités et sélection de modèles

Cette séance de cours couvre l'importance des fonctionnalités dans l'apprentissage automatique, y compris les différents types et le processus d'ingénierie des fonctionnalités. Il traite également de l'évolution des modèles d'apprentissage automatique avant et après 2012, en mettant l'accent sur l'impact de l'apprentissage profond. La séance de cours explore en outre les défis de l'étiquetage des données et l'utilisation du crowdsourcing pour l'annotation des données. Les techniques de sélection des modèles, telles que le réglage hyperparamétrique et les mesures d'évaluation telles que la précision, le rappel et le score F1, sont également expliquées. La séance de cours se termine par un accent sur le compromis biais-variance, l'importance des données dans l'amélioration des algorithmes, et l'évaluation des modèles de classification par des mesures d'erreur et l'analyse ROC.