Machine Learning

Quelle est la différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé ? Supervisé: toutes les données sont étiquetées et les algorithmes apprennent à prédire le résultat des données d’entrée. Non supervisé: toutes les données ne sont pas étiquetées et les algorithmes apprennent la structure inhérente à partir des données en entrée. En savoir plus sur analyticsinsights.io … Lire la suite

Comment fonctionne un SVM ? SVM fonctionne par mappage des données à un espace d’attributs haute dimension pour que les points de données puissent être classés, même lorsque les données ne sont pas séparables sur un plan linéaire. Un séparateur entre les catégories est identifié. En savoir plus sur www.ibm.com Support Vector Machines (SVM) est … Lire la suite