Machine Learning Glossary

Bienvenue dans le Glossaire de Machine Learning ! Ce glossaire regroupe des notes, des définitions et des explications de concepts clés en machine learning, avec une attention particulière sur l'intuition, la théorie et des conseils pratiques pour chaque sujet.

Pourquoi ce glossaire ?

Le machine learning peut être complexe, avec de nombreux termes techniques et concepts qui peuvent facilement devenir confus. Ce glossaire est conçu pour :

• Éclaircir les concepts essentiels de manière intuitive.
• Offrir des résumés pratiques pour les étudiants, chercheurs ou toute personne cherchant à renforcer sa compréhension du ML.
• Servir de ressource rapide pour rafraîchir votre mémoire sur des notions clés.

Pour qui ?

Ce glossaire est parfait pour vous si vous :

• Avez une bonne compréhension des bases du machine learning et souhaitez approfondir certains concepts.
• Connaissez les termes mais souhaitez renforcer votre intuition.
• Préparez un examen ou avez besoin d'une révision rapide des notions importantes.

Notation et Codes

Afin d'assurer la clarté, voici la notation que nous utilisons :

• Lettres minuscules (a, b, c…) : scalaires et fonctions.
• Lettres majuscules en gras (A, B, C…) : matrices.
• Lettres minuscules en gras (a, b, c…) : vecteurs.
• Majuscules simples (X, Y, Z…) : variables aléatoires ou indices de données.

Chaque section du glossaire inclut des icônes pour faciliter la lecture et la recherche d'informations :

• Intuition
• Pratique
• Avantage
• Inconvénient
• Exemple
• Notes
• Comparaison
• Ressources

Disclaimer

• Ce glossaire est en cours de développement ; certaines sections seront ajoutées prochainement.
• Si vous trouvez une erreur ou avez une suggestion, n'hésitez pas à me contacter ou à contribuer.

Bonne lecture et exploration du Machine Learning !