Algorithme d'apprentissage

Le machine learning devient la priorité de bon nombre d’entreprises. Elles veulent modéliser d’importants volumes de données. Le choix du bon algorithme dépend des objectifs à atteindre et de la maturité de votre équipe de Data Science.

Pour certains, l’affirmation suivante apparaît comme une évidence : un seul algorithme ne pas répondre à toutes les problématiques. Suivant le type de données et les objectifs de votre organisation, certains modèles seront plus adaptés. Par exemple, un algorithme de régression linéaire est plus facile à entraîner et à déployer que d’autres, mais il ne sera sans doute pas le meilleur pour réaliser des prédictions complexes.

Les neuf algorithmes de machine learning présentés ci-dessous sont parmi les plus utilisés par les entreprises pour entraîner leurs modèles. Ceux-ci soutiennent non seulement plusieurs objectifs, mais dépendent également de différentes méthodes d’apprentissage : supervisée, non supervisée, semi-supervisée ou par renforcement. Au besoin ces techniques peuvent être combinées.