Je vais exploiter l’analyse pour réussir

1. Apprentissage semi-supervisé : L’apprentissage semi-supervisé combine des éléments de l’apprentissage supervisé et non supervisé. Il utilise une petite quantité de données étiquetées ainsi qu’une grande quantité de données non étiquetées pour améliorer la précision de l’apprentissage.
2. Apprentissage par renforcement : L’apprentissage par renforcement consiste à entraîner des agents à prendre des décisions séquentielles en interagissant avec un environnement. L’agent apprend en recevant des retours sous forme de récompenses ou de pénalités pour ses actions, dans le but de maximiser les récompenses cumulées au fil du temps.

Les algorithmes de machine learning peuvent être encore classés selon leur fonctionnalité, comme :

• Régression : Prédire des résultats continus.
• Classification : Prédire des résultats discrets ou attribuer des étiquettes aux données.
• Clustering : Regrouper des points de données similaires en fonction de leurs caractéristiques.
• Réduction de dimension : Réduire le nombre de caractéristiques d’un ensemble de données tout en conservant les informations importantes.

Les algorithmes populaires de machine learning incluent la régression linéaire, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les k plus proches voisins, les réseaux neuronaux et les modèles d’apprentissage profond comme les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN).