Développement d'un Modèle de Régression Linéaire

Introduction

• Apprentissage du développement d'un modèle de régression linéaire.
• Importance des processus similaires entre régression linéaire et modèles complexes (reconnaissance vocale).

Les 4 Étapes Indispensables en Apprentissage Supervisé

1. Importer un dataset: Contient des features et une target.
2. Développer un modèle: La machine apprend les paramètres.
3. Fonction coût: Évaluer l'erreur du modèle.
4. Algorithme de minimisation: Réduire la fonction coût.

Importance des Dimensions

• Toujours noter les dimensions du dataset.
• Noter le modèle et la fonction coût.

Exemple de Régression Linéaire

• Dataset de 6 exemples avec une seule variable x (feature).
• Modèle linéaire : $f(x) = ax + b$.
• Paramètres a et b inconnus, déterminés par la machine.

Mesurer les Erreurs

• Utilisation des paramètres aléatoires initiaux.
• Erreurs calculées entre prédictions du modèle et les vraies valeurs.

Fonction Coût

• Utilisation de l'erreur quadratique moyenne (Mean Squared Error, MSE).
• Fonction j dépend seulement des paramètres a et b.

Algorithmes de Minimisation

• Méthode des moindres carrés: Cherche la tangente horizontale (dérivée nulle).
• Descente de gradient: Méthode populaire en machine learning pour converger vers l'optimum.

Choix de la Méthode de Minimisation

• Méthode des moindres carrés directe mais lourde pour des datasets volumineux.
• Descente de gradient préférée pour les datasets complexes.

Conclusion

• Développement d'un modèle et d'une fonction coût associé.
• Importance de formaliser les étapes sur papier pour éviter les bugs lors de la programmation.

Ressources

• Invitation à recevoir une copie du livre "Apprendre le Machine Learning en une semaine".
• Encouragement à s'abonner et commenter pour plus de contenu.