Quel algorithme est à la base du modèle?

La plupart des modèles modernes d'apprentissage automatique reposent sur des algorithmes d'optimisation, tels que la descente de gradient, qui minimise la fonction de perte. Selon le type de tâche et de modèle, cela peut inclure des algorithmes de régression linéaire, des arbres de décision, des forêts aléatoires, des machines à vecteurs de support (SVM), des réseaux neuronaux et leurs variantes (par exemple, réseaux neuronaux convolutifs ou récurrents).

Par exemple, dans les réseaux neuronaux, l'algorithme de rétropropagation est utilisé pour entraîner les poids du réseau basé sur la descente de gradient.

# Exemple de descente de gradient simple pour la régression linéaire
import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])

w = 0.0  # poids
b = 0.0  # biais
learning_rate = 0.01

for epoch in range(1000):
    y_pred = w * X + b
    error = y_pred - y
    grad_w = (2 / len(X)) * np.sum(error * X)
    grad_b = (2 / len(X)) * np.sum(error)
    w -= learning_rate * grad_w
    b -= learning_rate * grad_b

print(f"Poids entraîné: {w}, biais: {b}")

Ainsi, l'algorithme dépend du modèle spécifique, mais repose sur l'optimisation des paramètres pour minimiser l'erreur.