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Séance de cours

Prototypage avec SP80 - Projet MAKE

Description

Cette séance de cours met en évidence l'importance du prototypage à travers le projet SP80, où une équipe conçoit et teste un prototype de voilier pour recueillir des données réelles, valider les paramètres et affiner la conception finale du bateau pour une tentative de record du monde de vitesse à la voile.

Source officielle

Concepts associés (7)

Jeux d'entrainement, de validation et de test

En apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .

Validation croisée

La validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.

Statistical model validation

In statistics, model validation is the task of evaluating whether a chosen statistical model is appropriate or not. Oftentimes in statistical inference, inferences from models that appear to fit their data may be flukes, resulting in a misunderstanding by researchers of the actual relevance of their model. To combat this, model validation is used to test whether a statistical model can hold up to permutations in the data.

Regression validation

In statistics, regression validation is the process of deciding whether the numerical results quantifying hypothesized relationships between variables, obtained from regression analysis, are acceptable as descriptions of the data. The validation process can involve analyzing the goodness of fit of the regression, analyzing whether the regression residuals are random, and checking whether the model's predictive performance deteriorates substantially when applied to data that were not used in model estimation.

Prototype

vignette|Photographie d'un prototype BMW : la BMW Nazca C2 Dans le domaine de l'industrie et plus généralement de la recherche et développement (R&D), un prototype est selon la définition de l'OCDE , mais il s'agit aussi parfois d'un exemplaire incomplet (et non définitif) de ce que pourra être un produit (éventuellement de type logiciel, ou de type « service »Djellal, F., Gallouj, C., Gallouj, F., Francoz, D., & Jacquin, Y. (2001).

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Séances de cours associées (32)

Évaluation du modèle et réglage de l'hyperparamètre

Explore l'évaluation des modèles, le réglage hyperparamétrique et les stratégies de rééchantillonnage dans l'apprentissage automatique.

Évaluation du modèle: K-Nearest Neighbor

Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.

Évaluation du modèle

S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.

Régression linéaire et dorsale

Couvre la régression linéaire et de crête, le surajustement, les hyperparamètres et les ensembles d'essai.

Tests de prédiction MOOC: Introduction aux modèles de choix discrets

Explore la validation hors échantillon et la méthodologie de validation croisée pour tester des modèles prédictifs.

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Concepts associés (7)

Jeux d'entrainement, de validation et de test

Validation croisée

Statistical model validation

Regression validation

Prototype

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