Jour 10 du stage à distance en ML / GenAI. Le jour 9 a tracé une ligne. Une ligne peut dire 200 ou −40. Une classe ne peut pas. J’ai regardé la régression logistique en un seul coup de Big Brains. Ce que j’ai retenu : Le problème est binaire : oui ou non, 0 ou 1. Spam ou ham. Fraude ou non. Acheter ou ne pas acheter. Même première étape que la ligne : z = w·x + b. Puis sigmoïde : σ(z) = 1 / (1 + e^(−z)) Ce « squash » maintient la réponse entre 0 et 1. Un seuil (généralement 0,5) transforme la probabilité en classe. MSE était le système de notation pour un nombre. L’entropie croisée est le système de notation pour une classe. La descente de gradient déplace toujours les poids. Les jours 5 à 7 étaient les règles. Le jour 9 était le premier modèle. Le jour 10 est le premier classificateur. Question que je me pose encore : si la fraude représente 1 ligne sur 100, 0,5 reste-t-il une ligne équitable ?
𝐈𝐛𝐧𝐦𝐚𝐫𝐳𝐮𝐤Partager
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