AWS Certified AI Practitioner
Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
Les trois façons dont un modèle peut apprendre : l'apprentissage supervisé à partir d'exemples étiquetés, l'apprentissage non supervisé à partir de données non étiquetées, et l'apprentissage par renforcement à partir de récompense et de pénalité.
Débutant 16 minutes 4 Objectifs d'apprentissage
- Expliquer l'apprentissage supervisé et ses deux tâches principales, la régression et la classification
- Expliquer l'apprentissage non supervisé et la tâche de clustering
- Expliquer l'apprentissage par renforcement à travers la boucle agent, environnement et récompense
- Associer un problème au bon type d'apprentissage selon les données disponibles