 Décrire le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique en 5 étapes.
1. Identifiez le problème et collectez des données : les algorithmes de machine learning sont basés sur de grandes quantités de données, qui sont utilisées pour former l'algorithme en identifiant des modèles dans les données et en les utilisant pour créer une compréhension du problème.\n\n2. Nettoyer et prétraiter les données : les données doivent être nettoyées pour supprimer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et d'autres erreurs. Il doit également être préparé dans un format que les algorithmes peuvent utiliser. \n\n3. Sélectionnez un algorithme d'apprentissage : les algorithmes d'apprentissage se présentent sous plusieurs formes, y compris les algorithmes supervisés et non supervisés. Il est important de sélectionner le meilleur algorithme d'apprentissage pour la tâche. \n\n4. Entraîner le modèle : le modèle est ensuite entraîné via les données jusqu'à ce que l'algorithme soit capable de faire des prédictions ou de déduire des conclusions à partir des données.\n\n5. Testez le modèle et réglez les paramètres : le modèle est ensuite testé par rapport à des données supplémentaires, puis ajusté au besoin pour améliorer la précision. Tous les paramètres qui peuvent être ajustés sont ensuite réglés pour améliorer encore les performances du modèle.