RL

SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. SGD : Stochastic Gradient Descent (Descente de Gradient Stochastique) Rôle et explication Le SGD est un algorithme d’optimisation utilisé pour ajuster les paramètres des modèles d’apprentissage automatique. Il met à jour les paramètres du modèle en fonction d’un...
  2. ADAM : Adaptive Moment Estimation Rôle et explication ADAM est un algorithme d’optimisation largement utilisé dans l’apprentissage automatique. Il combine les avantages du SGD avec le suivi de moments, ce qui permet des mises à jour plus robustes...
  3. SVM : Support Vector Machine (Machine à Vecteurs de Support) Rôle et explication Le SVM est un algorithme d’apprentissage supervisé utilisé principalement pour la classification et la régression. Il trouve l’hyperplan optimal qui sépare les classes de données...
  4. KNN : K-Nearest Neighbors (K plus Proches Voisins) Rôle et explication Le KNN est un algorithme de classification qui classe un point en fonction de la majorité des k points voisins les plus proches. C’est une méthode d’apprentissage...
  5. RF : Random Forest Rôle et explication Le RF est un algorithme d’apprentissage supervisé qui construit une multitude d’arbres de décision lors de l’entraînement et sort la classe qui est la mode (classification) ou la moyenne (régression) des...
  6. GBM : Gradient Boosting Machine Rôle et explication Le GBM est une méthode d’apprentissage supervisé qui combine plusieurs modèles faibles (comme des arbres de décision) pour créer un modèle plus robuste. Il ajuste les modèles en minimisant l’erreur...
  7. LSTM : Long Short-Term Memory Rôle et explication LSTM est une variante des réseaux neuronaux récurrents (RNN) conçue pour mieux gérer les dépendances à long terme dans des séquences de données. Il est souvent utilisé pour des tâches...