Principes fondamentaux des algorithmes d'apprentissage automatique

Dans l'apprentissage automatique, des mod les et des algorithmes capables d'apprendre partir de donn es et de faire des pr dictions ou des jugements sans programmation explicite sont d velopp s. L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA). L'apprentissage automatique utilise un large ventail d'algorithmes et de techniques importants. Une liste d'algorithmes d'apprentissage automatique est pr sent e ci-dessous: Algorithme de machine vecteur de support, algorithme de classification par arbre de d cision, algorithme de for t al atoire, algorithme de r gression logistique, algorithme de r gression lin aire, algorithme des K-voisins les plus proches (KNN), algorithme du classificateur de Na ve Bayes, algorithme de regroupement K-Means, algorithme XG-Boost. Ces algorithmes sont utilis s dans de nombreux domaines, tels que la robotique, le marketing, les soins de sant et la finance, et constituent la base de l'apprentissage automatique. Le choix de l'algorithme est influenc par la nature du probl me, les caract ristiques des donn es et la capacit de calcul disponible.