[MUSIQUE]
Voyons maintenant ce que le cours va couvrir.
Dans le cours de base,
nous avons vu comment l'apprentissage automatique permet de dégager de l'intelligence de données.
Et dans ce cours,
la méthode d'apprentissage automatique qui va nous occuper est celle de la régression.
En particulier, la régression se fonde sur des caractéristiques
injectées dans notre modèle de régression, et qui sont extraites de nos données de base.
Le but recherché sera de prédire une valeur de sortie, ou
réponse, en fonction des variables prédictives.
La mnière de parvenir à cette prédiction est l'apprentissage de la relation entre nos variavles prédictives x et
la variable réponse y.
Par exemple, peut-être voudriez-vous savoir comment cette spécialisation an apprentissage
automatique va vous bénéficier.
Vous êtes assis en ce moment, à travailler durement, et
vous vous demandez où cet effort vous mènera.
L'une des questions que vous vous posez peut-être est quel sera votre salaire
après avoir suivi la spécialisation.
Et donc, nous pouvons envisager de prédire votre salaire
en nous basant sur des variables telles que vos résultats aux différents cours,
la qualité de votre projet de fin de spécialisation, votre
degré de participation aux forums de discussion, entre autres caractéristiques.
Ces caractéristiques constituent les valeurs d'entrée du modèle de régression et
la prédiction, la réponse que nous essayons de prédire,
serait le niveau de salaire attendu à l'issue de cette spécialisation.
Un autre exemple est la prédiction du cours de valeurs en bourse.
On peut raisonnablement s'attendre à ce que cette prédiction se base
sur l'historique de cette valeur boursière, sur des actualités récentes,
ainsi que sur la tendance de valeurs associées.
Ou peut-être avez-vous publié un tweet, et
vous voudriez savoir combien de gens vont répercuter votre tweet.
Ce nombre peut dépendre du nombre de vos suiveurs,
du nombre de suiveurs de vos suiveurs,
de la structure de votre réseau de suiveurs, des hash tags que vous avez utilisés,
du nombre de retweets que vous avez eus par le passé, et d'autres caractéristiques similaires.
Un autre exemple assez impressionnant que nous aborderons dans ce cours
est celui qui consiste à lire dans vos pensées.
Dans cet exemple, on obtient une scintigraphie du cerveau, que ce soit par IRMF ou
MEG. Pour simplifier, nous dirons qu'il s'agit d'obtenir une image de votre
cerveau, bien qu'en réalité, ce qui est obtenu est beacoup plus complexe.
Mais nous pouvons conceptualiser les différent niveaux d'intensité des pixels
comme variables d'entrée d'un modèle de régression dont le but est de
prédire si vous étiez heureux ou triste en réponse à ce que l'on vous montrait
au moment de la scintigraphie.
C'est en quelque sorte lire dans vos pensées, puisque nous essayons de deviner vos sentiments
à partir d'une image de votre cerveau
Mais dans ce cours,
nous nous concentrerons sur une étude de cas des prix de l'immobilier.
La question à laquelle nous essairons de répondre est "quelle est la valeur d'un bien immobilier donné".
Peut-être voulez-vous vendre votre maison et
vous voudriez savoir à quel prix mettre en vente.
Nous allons déduire cette valeur en analysant certaines données.
Ces données sont les ventes d'autres biens immobiliers.
Nous allons analyser les prix de vente de toute une série d'autres maisons,
ainsi que les caractéristiques de ces autres maisons, et
nous allons apprendre la relation qui existe
entre ces caractéristiques et la valeur de sortie, c'est-à-dire le prix de vente, et
et nous allons utiliser le modèle résultant pour prédire la valeur de votre maison.
Et l'objet de ce cours est comment apprendre
cette relation entre variables prédictives et variable réponse.
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