Évaluation de l'apprentissage automatique - Mesures de la qualité des modèles d'IA ### Contenu de la diapositive

La diapositive PowerPoint est intitulée "Évaluation de l'apprentissage automatique - Paramètres de qualité des modèles d'IA" et se concentre sur les différents paramètres utilisés pour évaluer la qualité des modèles d'apprentissage automatique, classés en paramètres de classification, paramètres de régression et autres paramètres. Les mesures de classification comprennent l'exactitude (pourcentage de prédictions correctes), la précision (pourcentage de prédictions positives qui sont réellement positives), le rappel (cas positifs réels qui ont été correctement prédits) et la matrice de confusion (tableau utilisé pour décrire les performances d'un modèle de classification). Les mesures de régression couvrent l'EQM (erreur quadratique moyenne), l'EQM (erreur quadratique moyenne), l'EAM (erreur absolue moyenne) et le R au carré (mesure statistique de la proximité des données par rapport à la ligne de régression ajustée). Les autres mesures mentionnées sont la courbe AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve, une mesure de performance pour les problèmes de classification), Log Loss (une mesure de performance pour évaluer les prédictions des probabilités d'appartenance aux classes données) et le Kappa de Cohen (une statistique qui mesure l'accord entre les annotateurs). ### Présentation graphique - La diapositive utilise un fond blanc avec trois sections horizontales principales, chacune comportant un en-tête en forme de capsule de couleur turquoise avec un texte blanc pour le titre. - Chaque section comporte quatre rectangles gris arrondis avec un texte blanc contenant les noms et les brèves descriptions ou définitions des indicateurs. - Des icônes entourées de cercles turquoise sont placées au-dessus du titre de chaque section et représentent différents aspects de l'apprentissage automatique : un diagramme de ramification pour les mesures de classification, un graphique pour les mesures de régression et une poignée de main pour les autres mesures. - La combinaison de couleurs turquoise et gris avec du texte blanc permet une segmentation visuelle claire et une bonne lisibilité. L'aspect général est net et professionnel, utilisant efficacement les couleurs et les formes pour distinguer les différentes catégories et mesures. Les visuels sont simples et conceptuels plutôt que littéraux, ce qui permet de transmettre des concepts abstraits d'une manière visuellement hiérarchique. ### Cas d'utilisation - Dans le cadre d'une formation ou d'un atelier pour former les participants à l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique. - Lors d'une réunion de projet pour discuter et décider des mesures d'évaluation à utiliser pour un modèle d'apprentissage automatique. - Dans le cadre d'une présentation de recherche pour expliquer les méthodologies d'évaluation des algorithmes d'apprentissage automatique. - Dans le cadre d'une présentation commerciale à des investisseurs potentiels pour illustrer la rigueur des processus de validation des modèles dans les produits ou services d'une startup technologique.