Comment utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle pour répondre à des problématiques de classification simplement ? C’est la question sur laquelle nous allons nous pencher ici. Grâce à des librairies open source puissantes, il est possible de s’attaquer à des problèmes complexes, et de façon simple !
La séparation de données en différentes classes est un problème courant utilisé dans la vie de tous les jours. Est-ce que le mail reçu est un spam ? Est-ce que cette nouvelle dépense est potentiellement frauduleuse ? Est-ce que ce dossier de demande de prêt est sans risque ?
Répondre à ces questions revient à classer des entrées de grandes dimensions en deux ou plus catégories - ou clusters. Dans cet article, nous allons nous pencher sur un exercice de classification dans un espace de dimension deux, pour bien comprendre les principes sous-jacents.
Le code est disponible sur https://github.com/ugocupcic/LinuxMagKerasTpot.
1. Création de notre jeu de données
En Machine Learning - une sous-catégorie de l’Intelligence Artificielle - on part généralement d’un jeu de données qui va nous permettre d'entraîner notre algorithme et d'évaluer sa pertinence au cours de l’entraînement. Le cas d’usage le plus classique est de partir d’un jeu de...
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