Bases du machine learning · Ingénierie des caractéristiques

Ingénierie et mise à l'échelle des caractéristiques

Remodeler les données brutes (mise à l'échelle des nombres, encodage des catégories) sous une forme qu'un modèle peut réellement bien apprendre.

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À apprendre d'abord

• Types de problèmes en ML: La distinction de base entre apprentissage supervisé (exemples étiquetés), non supervisé (sans étiquettes) et par renforcement.

Mène à

• Réduction de dimensionnalité (ACP): Compresser de nombreuses caractéristiques corrélées en un nombre réduit de nouvelles caractéristiques qui capturent l'essentiel de la variation d'origine.

Notions liées

• Réduction de dimensionnalité (ACP): Compresser de nombreuses caractéristiques corrélées en un nombre réduit de nouvelles caractéristiques qui capturent l'essentiel de la variation d'origine.