Quand je parle de faiblesse intellectuelle, c'est une boutade.
Quand on ne veut pas comprendre ni expliquer, juste décrire ou reproduire, alors on peut faire appel à l'apprentissage automatique. Si on a assez de données et que les autres approches plus explicites ne marchent pas.
Je m'explique : les modèles ML sont souvent (pas toujours) des boîtes noires. On aura souvent du mal à expliquer pourquoi le modèle a pris telle décision plutôt que telle autre. Certains modèles sont sympathiques et permettent de faire du post-mortem (ex: modèles linéaires économes en paramètre type Lasso), alors que d'autres sont infects (neural nets en tête).
Lors les différents projets que l'équipe que j'encadre a faits, le choix du ML s'impose quand on ne peut pas faire autre chose. Je préfère largement faire des stats classiques (PCA en tête) que devoir se frapper des machins imbittables ... souvent imbattables :)
[^] # Re: Bis repetita ;)
Posté par Thomas (site web personnel) . En réponse au journal Des virus, des hommes, et de la dynamique.. Évalué à 3.
Quand je parle de faiblesse intellectuelle, c'est une boutade.
Quand on ne veut pas comprendre ni expliquer, juste décrire ou reproduire, alors on peut faire appel à l'apprentissage automatique. Si on a assez de données et que les autres approches plus explicites ne marchent pas.
Je m'explique : les modèles ML sont souvent (pas toujours) des boîtes noires. On aura souvent du mal à expliquer pourquoi le modèle a pris telle décision plutôt que telle autre. Certains modèles sont sympathiques et permettent de faire du post-mortem (ex: modèles linéaires économes en paramètre type Lasso), alors que d'autres sont infects (neural nets en tête).
Lors les différents projets que l'équipe que j'encadre a faits, le choix du ML s'impose quand on ne peut pas faire autre chose. Je préfère largement faire des stats classiques (PCA en tête) que devoir se frapper des machins imbittables ... souvent imbattables :)