Module 2 - Leçon n° 4 : Résolution des problèmes avec des modèles de ML (partie 2)

Dans cette leçon, les apprenants poursuivront l'application du cycle de vie d'un projet d'IA. Ils commenceront par entraîner un modèle d'apprentissage automatisé pour résoudre un problème de leur choix, puis le testeront. Ils examineront la relation entre les scores de confiance, les seuils de confiance et la précision des prédictions du modèle. Finalement, ils mesureront la précision de leurs modèles d'apprentissage automatisé.

Objectifs d'apprentissage

  • Appliquer les étapes « Entraînement » et « Test » à un projet réel d'apprentissage automatisé (ML)
  • Décrivez ce qu'est un seuil de confiance et à quoi ils servent.
  • Démontrer comment se mesure précision d'un modèle d'apprentissage machine

Vocabulaire clé

Score de confiance, seuil de confiance, exactitude

Structure de la leçon

  • Activité 1 : Étapes du cycle de vie du projet
  • Activité 2 : Entraînez votre modèle
  • Activité 3 : Seuils de confiance et précision
  • Activité 4 : Testez votre modèle
  • Facultatif : Exemples résolus

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