Kabeke Kyembe Plamédie

L'examen d'intelligence artificielle proposé vise à évaluer la compréhension des concepts clés en matière d'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage supervisé et non supervisé. L'objectif principal est de proposer un prétraitement adapté aux données du jeu de données Titanic, tout en justifiant ce choix. La méthodologie inclut la définition de processus tels que le nettoyage des données, la séparation des cibles et la sélection d'un algorithme, suivis de l'entraînement et de l'évaluation d'un modèle prédictif. Des résultats spécifiques concernant une précision de 95 % sont également discutés, soulignant la nécessité de contrôles supplémentaires pour assurer la validité du modèle final. En outre, l'importance des distances en apprentissage non supervisé est discutée pour contextualiser les choix algorithmiques. Cet examen conclut avec une application pratique, segmentant un jeu de données à l'aide de l'algorithme de means, démontrant ainsi une compréhension opérationnelle des concepts théoriques abordés. Les étudiants doivent expliquer le raisonnement derrière leurs choix méthodologiques et les implications des résultats obtenus.