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Difference between revisions of "Jouez au Naive Bayes"

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[https://gitlab.constantvzw.org/algolit/mundaneum/tree/master/exhibition/6-Learners/Game_documentation Sources sur Gitlab]
  
 
Dans l'apprentissage automatique, les méthodes Naive Bayes sont des classificateurs probabilistes simples qui sont largement utilisés pour filtrer le spam et décider si un texte est positif ou négatif.  
 
Dans l'apprentissage automatique, les méthodes Naive Bayes sont des classificateurs probabilistes simples qui sont largement utilisés pour filtrer le spam et décider si un texte est positif ou négatif.  

Latest revision as of 19:22, 4 June 2019

par Algolit

Sources sur Gitlab

Dans l'apprentissage automatique, les méthodes Naive Bayes sont des classificateurs probabilistes simples qui sont largement utilisés pour filtrer le spam et décider si un texte est positif ou négatif.

Ils nécessitent une petite quantité de données d'entraînement pour estimer les paramètres nécessaires. Ils peuvent être extrêmement rapides par rapport à des méthodes plus sophistiquées. Ils sont difficiles à généraliser, ce qui signifie qu'ils exécutent des tâches très spécifiques, exigeant d'être entraînés avec le même style de données que celui qui sera utilisé par la suite.

Ce jeu vous permet de jouer selon les règles de Naive Bayes. Tout en exécutant manuellement le code, vous créez votre propre modèle ludique qui 'fonctionne'. Un peu de prudence s'impose : parce que vous ne l'entraînez qu'en 6 phrases - au lieu de 2000 au minimum - il n'est pas représentatif du tout !

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Concept & réalisation: An Mertens