Processus de construction de modèles d'apprentissage automatique ### Contenu de la diapositive La diapositive

décrit les étapes séquentielles de la création de modèles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la complexité du processus. En commençant par "Définir le problème et collecter les données", où le problème initial est formulé et les données sont collectées, on passe à "Ingénierie des caractéristiques et sélection du modèle", l'étape où les caractéristiques sont conçues pour améliorer les performances du modèle et où un modèle approprié est sélectionné. L'étape suivante, "Fractionnement des données et entraînement, évaluation, réglage du modèle", consiste à diviser les données, à entraîner le modèle, à évaluer ses performances et à procéder à des ajustements pour l'améliorer. La quatrième étape, "Valider le modèle et interpréter les résultats", consiste à confirmer l'exactitude du modèle et à tirer des enseignements des résultats. La dernière étape, "Déployer et améliorer le modèle", consiste à mettre le modèle en pratique et à l'affiner en permanence. La diapositive propose également une section "Explication", qui aborde la complexité du développement de modèles d'apprentissage automatique, en soulignant l'évaluation et la préparation adéquates des données, la construction de modèles utilisant la validation de la qualité, et en mentionnant SEMMA et CRISP-DM comme deux cadres clés utilisés dans ce contexte. ### Présentation graphique - La diapositive a une présentation claire et structurée avec un arrière-plan blanc et une séquence de cinq étapes affichées horizontalement. - Chaque étape est représentée par une icône circulaire accompagnée d'une étiquette, le tout relié par des lignes fléchées pour indiquer l'ordre du processus. - Les icônes des étapes sont colorées du rouge au vert, avec une transition progressive à travers le spectre au fur et à mesure que le processus progresse - À côté des étapes, il y a une boîte rectangulaire à bords arrondis avec le titre "Explication" et une liste à puces. - La palette de couleurs est un doux mélange de tons rouges, bleus et verts, qui sont apaisants et agréables à regarder. - Tous les éléments textuels sont rédigés dans une police sans empattement, ce qui permet de conserver une bonne lisibilité et une apparence moderne. La diapositive présente une conception visuelle professionnelle et attrayante qui transmet clairement le processus de développement d'un modèle d'apprentissage automatique par le biais d'étapes codées en couleur et d'icônes descriptives. ### Cas d'utilisation - Pour informer un public sur les étapes fondamentales de l'apprentissage automatique lors d'une formation ou d'une présentation éducative. - Dans le cadre d'une présentation à des investisseurs potentiels ou à des cadres supérieurs, pour illustrer l'approche méthodique du développement de solutions basées sur l'IA au sein d'une entreprise. - Lors de l'intégration de nouveaux membres de l'équipe de science des données, en leur fournissant une vue d'ensemble du flux de travail de développement de modèles de l'entreprise - Lors d'une réunion de lancement de projet avec les parties prenantes afin de définir les attentes relatives au processus de développement d'un projet d'apprentissage automatique.