Les systèmes d'apprentissage automatique supervisé (S-ML) sont largement utilisés dans tous les secteurs d'activité. Bien qu'ils puissent contribuer à faciliter une prise de décision plus rapide et meilleure, il existe cependant des écueils associés à leur utilisation. Il est donc important de comprendre leurs limites avant de déployer de tels systèmes. Il est également nécessaire de comprendre quels types de données sont nécessaires pour construire des systèmes S-ML efficaces et comment ces systèmes utilisent les données pour obtenir leurs résultats.
Ce cours explore l'utilisation des systèmes S-ML en pratique et les données et les mathématiques qui sous-tendent leurs résultats.
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