Le modèle de Cox : mesurer le risque au fil du temps
Un modèle qui ne prédit pas une date mais un risque à chaque instant, et qui sait tirer parti des patients sortis du suivi avant la fin.
Cours & Tutoriels : Machine Learning
Régression, classification, clustering et évaluation de modèles : les algorithmes de machine learning expliqués simplement, avec exemples en Python.
La PCR : changer de colonnes avant de faire la régression
Deux colonnes qui se recoupent brouillent la régression. La PCR les remplace par des composantes principales : principe, choix de M et code Python.
LoRA : le pari du faible rang pour adapter un gros modèle
LoRA n’entraîne qu’une petite correction, produit de deux matrices de faible rang. Rang, SVD, compression d’image, configuration en code : tout pour comprendre.
LDA : classer en décrivant d’abord chaque groupe
L’analyse discriminante linéaire décrit chaque classe par une cloche, puis applique Bayes pour trancher. Hypothèses, score, forces et limites expliqués sans jargon.
SVM : tracer la frontière la plus large entre deux classes
Marge, vecteurs de support, marge souple, noyau : comprends ce qu’est une machine à vecteurs de support et comment elle trace sa frontière, avec le code.
Apprentissage non supervisé : chercher sans consigne
Des données, aucune réponse à prédire : découvre comment l’apprentissage non supervisé fait émerger des axes et des groupes, avec l’ACP et les k-moyennes.
Apprentissage supervisé : les vérifications avant de te lancer
Cible remplie, étiquettes abordables, seuil de certitude, dérive surveillée : les contrôles à passer avant de choisir un apprentissage supervisé, et les alternatives.
Apprentissage supervisé : apprendre à prédire par l’exemple
Entrées, sortie, erreur de test, surajustement : comprends ce qu’est l’apprentissage supervisé, de la régression à la classification, avec des cas chiffrés.
Les vrais terrains de l’apprentissage par renforcement
Jeux, modèles de langage, robots, conduite : découvre les problèmes réels que le renforcement résout, et ce qui fait varier le prix d’un essai.
Apprentissage par renforcement : le choisir ou s’en passer ?
Exemples déjà là, décisions qui s’enchaînent, score vérifiable, coût des essais : les questions qui tranchent entre renforcement et alternatives plus simples.