Comprendre les algorithmes de machine learning ne sert pas seulement a des fins academiques. Cela aide aussi a mieux choisir l approche adaptee a un probleme donne.
Les grandes familles utiles
On pense en general a :
- classification ;
- regression ;
- clustering ;
- detection d anomalies ;
- approches plus avancees selon le contexte.
Pourquoi cette vue d ensemble est importante
Le bon algorithme depend du type de question, des donnees disponibles et du niveau d explicabilite attendu.
Conclusion
Maitriser le machine learning, c est moins memoriser des techniques que savoir quelle famille d approche sert quel objectif.