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L'apprentissage automatique consiste à détecter les tendances dans les données et à les utiliser pour prédire les résultats futurs.
Le choix du modèle d'apprentissage automatique dépend de notre volonté de prédire ou d'inférer.
La méthode d'apprentissage peut être paramétrique ou non paramétrique, supervisée ou non supervisée.
En général, 70 à 80% des données disponibles sont utilisées pour la formation de l'algorithme et de 20 à 30% pour les tests.
Les données sont classifiées à l'aide des discriminants de marge maximale pour les données séparables, les discriminants de vecteurs de support pour les données non séparables et les machines vectorielle de support pour les limites de classe non linéaire.
Le discriminant de vecteur de support est un discriminant de marge souple.
Le support de vecteur de support (SVM) est une extension du discriminant de vecteur de support qui utilise les noyaux pour créer des frontières non linéaires.