2 articles sur machine learning.
La classification prédit une étiquette connue (labels) ; le clustering cherche des groupes sans vérité terrain. Le bon choix dépend de vos données (labels ou non), du coût d’une erreur et de votre capacité à valider et monitorer en production. La différence
Le machine learning n’est pas “de l’IA qui devine” : c’est une méthode pour apprendre un comportement à partir d’exemples, puis généraliser sur du nouveau. En entreprise, la réussite dépend moins du modèle que du pipeline (données, validation, monitoring) et
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