Prédictions avec BigML
Machine Learning as a Service L’utilisation de techniques de machine learning (ML) est de plus en plus répandue dans divers secteurs d’activité. [...]
Tutoriels
Score d’appétence
Définition Le score d’appétence est un score utilisé en marketing dans le cadre d’une démarche de scoring. Il traduit la probabilité qu’un prospect devienne un [...]
Churn (attrition)
Définition de l’attrition L’attrition est la diminution naturelle d’une quantité de choses ou de personnes, comme la perte d’une clientèle par exemple. Le [...]
#7 – Évaluer un modèle de prédiction
Démarche Vous devez toujours évaluer un modèle pour déterminer s’il contribuera à prédire correctement la cible dans le cadre de nouvelles données à venir. [...]
#6 – Sélectionner un algorithme
Critères pour sélectionner un algorithme d’apprentissage afin de faire une prédiction Un bon modèle de machine learning, c’est un modèle qui généralise. La [...]
#5 – Trouver un modèle
Définition des modèles Un modèle est une représentation simplifiée de la réalité qui peut être formulée par une équation et pouvant être illustré au travers [...]
#4 – Explorer les données
Introduction à la statistique La statistique a pour objet de recueillir des observations portant sur des sujets présentant une certaine propriété et de traduire ces [...]
#3 – Préparer les données
Caractéristiques des données On peut envisager deux grandes catégories de données: Les données structurées : Ce sont les données que l’on peut facilement organiser [...]
#2 – Gérer un projet de data science
Qu’apporte la méthode agile? Les méthodes agiles, ou développements adaptatifs, ont commencé à émerger dans les années 90. Il s’agit d’un ensemble de pratiques [...]
#1 – Organiser un projet de data science
Définition de la Data Science La data science vise à gérer – collecter, stocker, visualiser, croiser, analyser et valoriser – en temps réel des données massives, [...]