Data-science

Cette section se concentre sur les méthodes, concepts et algorithmes du Machine Learning, explorant divers modèles pour permettre une compréhension approfondie de cette discipline passionnante. Découvrez les fondements du Machine Learning, comprenant les concepts de l'apprentissage supervisé et non supervisé. Cette section offre une approche pratique en présentant des cas d'utilisation concrets où le Machine Learning peut être appliqué avec succès.

Quelsques modèles en Machine Learning et Deep Learning classés par catégories :

I - Machine Learning

Apprentissage Supervisé

• Régression linéaire
• Régression logistique
• Machines à vecteurs de support (SVM)
• Arbres de décision
• Forêts aléatoires
• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Naive Bayes

Apprentissage Non Supervisé

• K-Means
• Clustering hiérarchique
• Analyse en composantes principales (PCA)

II - Deep Learning

Modèles de Traitement du Langage Naturel (NLP)

• Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• Modèles de langage récurrents (ex : LSTM pour NLP)
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Cette liste n'est pas exhaustive, et de nouveaux modèles émergent régulièrement à mesure que la recherche en Machine Learning et Deep Learning progresse. Chaque catégorie et modèle a ses propres applications spécifiques et avantages selon le type de problème que vous cherchez à résoudre.