Fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique : indicateurs et évaluation

Artificial Intelligence 2023    |    Intermédiaire
  • 14 vidéos | 1h 2m 9s
  • Inclut une appréciation
  • Obtient un badge
La compréhension de l'évaluation des modèles est essentielle pour prendre des décisions fiables, précises et éthiques lors de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (AA) dans des scénarios pratiques. Dans ce cours, vous explorerez en profondeur l'évaluation et l'interprétabilité des modèles d'IA/AA, et acquerrez ainsi une solide compréhension de ces composants essentiels à un fonctionnement efficace de l'A/AA dans votre entreprise. Ce cours se concentre sur les concepts et les indicateurs clés nécessaires à l'évaluation des performances des modèles. La compréhension de l'évaluation des modèles est indispensable pour prendre des décisions fiables, précises et éthiques lors de l'utilisation de l'IA/AA dans des scénarios pratiques. À l'issue de ce cours, vous serez bien préparé pour prendre des décisions éclairées et maximiser le potentiel de l'IA/AA au sein de votre entreprise.

CE QUE VOUS ALLEZ APPRENDRE

  • Découvrir les principaux concepts abordés dans ce cours
    Définir des indicateurs d’évaluation courants pour la classification et leur importance en fonction de la nature du problème
    Définir des indicateurs d’évaluation courants pour la régression et leur importance
    Décrire le concept de surapprentissage et ses implications sur la généralisation du modèle
    Reconnaître l’importance des matrices de confusion dans l’évaluation des performances du modèle
    Interpréter les courbes roc (receiver operating characteristic) et la surface sous la courbe (ssc) en tant qu’indicateurs de la robustesse du modèle
    Décrire les défis liés aux préjugés et à l’équité dans les évaluations de modèles ia (intelligence artificielle)/aa (apprentissage automatique)
  • Analyser les compromis entre les faux positifs et les faux négatifs dans la prise de décision
    Décrire le concept de validation croisée et son rôle dans l’estimation des performances du modèle
    Identifier des techniques permettant de gérer les déséquilibres de classes dans les tâches de classification
    Décrire le concept d’interprétabilité dans les modèles d’ia/aa et son importance
    Reconnaître l’importance du suivi des performances au fil du temps et de l’adaptation des modèles en conséquence
    Reconnaître les tendances émergentes en matière d’évaluation de l’ia/aa, telles que l’ia explicable et l’audit d’équité
    Résumer les concepts clés abordés dans ce cours

EN SUIVANT CE COURS

  • 55s
    Dans cette vidéo, nous allons découvrir les principaux concepts abordés dans ce cours. ACCÈS GRATUIT
  • 6m 19s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de définir des indicateurs d’évaluation courants pour la classification et leur importance en fonction de la nature du problème. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    3.  Indicateurs d’évaluation pour la régression
    4m 7s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de définir des indicateurs d’évaluation courants pour la régression et leur importance. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    4.  Surapprentissage
    5m 24s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de décrire le concept de surapprentissage et ses implications sur la généralisation du modèle. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    5.  Matrices de confusion
    6m 36s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de reconnaître l’importance des matrices de confusion dans l’évaluation des performances du modèle. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    6.  Courbe ROC et SSC
    3m 29s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure d’interpréter les courbes ROC (Receiver Operating Characteristic) et la surface sous la courbe (SSC) en tant qu’indicateurs de la robustesse du modèle. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    7.  Préjugés dans l’évaluation des modèles
    4m 31s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de décrire les défis liés aux préjugés et à l’équité dans les évaluations de modèles IA (intelligence artificielle) et AA (apprentissage automatique). ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    8.  Faux positifs et faux négatifs dans la prise de décision
    5m 13s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure d’analyser les compromis entre les faux positifs et les faux négatifs dans la prise de décision. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    9.  Validation croisée
    4m 31s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de décrire le concept de validation croisée et son rôle dans l’estimation des performances du modèle. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    10.  Déséquilibres de classes
    4m 31s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure d’identifier des techniques permettant de gérer les déséquilibres de classes dans les tâches de classification. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    11.  Interprétabilité dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (AA)
    5m 8s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de décrire le concept d’interprétabilité dans les modèles d’IA/AA et son importance. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    12.  Suivi des performances
    5m 2s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de reconnaître l’importance du suivi des performances au fil du temps et de l’adaptation des modèles en conséquence. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    13.  Tendances émergentes en matière d’évaluation de l’IA/AA
    5m 49s
    À l’issue de cette vidéo, vous serez en mesure de reconnaître les tendances émergentes en matière d’évaluation de l’IA/AA, telles que l’IA explicable et l’audit d’équité. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    14.  Résumé du cours
    34s
    Dans cette vidéo, nous allons résumer les concepts clés abordés dans ce cours. ACCÈS GRATUIT

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