Discussion:Apprentissage automatique

message: J'ouvre apparement la page de discussion de l'apprentissage automatique. Est-ce un article qui attire peu d'intérêt ?
Je crois qu'il y a vraiment du boulot, comparé par exemple à l'article anglais :
http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
On peut en faire une traduction, mais peu être peut on revoir l'organisation ?
La version actuelle de l'article me semble donner une vision très limitée de l'apprentissage automatique. La version anglaise pourrait être une bonne base. Je pourrais contribuer à la traduction. Des propositions de modifs par rapport à la version anglaise?
:: tout à fait d'accord avec toi ! un début de traduction a été fait sur la page Apprentissage des machines il faudrait mettre le contenu ici et supprimer la page Apprentissage des machines qui a un titre plutôt maladroit... et puis continuer la traduction et remplir les inombrables liens rouges qui n'ont de manqueront pas d'apparaitre ;-) Hum du travail en perspective... Sylenius 9 mars 2006 à 21:14 (CET)
thread_title:  Remarques de 2006 (aka Preums) 

message: Sans vouloir faire mon relou, je pense qu'un peu de ménage dans les termes ne serait pas superflu.
*Ne pas mélanger les "modèles" (p.ex modèles de mélanges) et les algorithmes (EM en l'occurence)
*Le "clustering" n'est pas un algorithme de classification automatique mais uniquement la traduction anglaise du terme
Rilou2000 29 mai 2007 à 20:52 (CEST)
replies: text: Il faudrait entièrement reprendre cet article, j'ai jamais eu le courage... Sylenius 29 mai 2007 à 21:07 (CEST)
thread_title:  Quel flou 

message: Je viens de voir que cet article demande à être réécrit (d'après les discussions que je vois) et à être complété. Je vous propose d'entamer cette refonte avec le plan ci-dessous qui peut (évidemment) être modifié, complété, critiqué de manière constructive. Je ne suis pas favorable à ce que cet article soit une traduction de l'article anglais, par principe. 
(Dans ce qui suit il faut remplacer ML par Apprentissage automatique : ce plan est un brouillon)
1 introduction/résumé
2 Définitions
3 Historique
* d'où on vient
* pour arriver là où on est aujourd'hui
* quelles sont les personnes et les organisations importantes dans ce domaine
* ......
4 Applications
* comment, qui et pourquoi on s'en sert
* Big Data, Data Mining, Intelligence Artificielle et Statistiques
* comment se situe ML par rapport à ces sciences et activités?
5 ML en détail 
* Types d'apprentissage 
* Modèles & Algorithmes 
* Démarche d'un projet ML 
* Analyses prédictives 
6 ML et les grands
 Microsoft 
    Azure ML 
    Cortana 	
 et les autres
   Amazon(?)
  Autres
7 ML et les petits 
 accessible aux individus : amateurs ou chercheurs 
 langages et plateformes "classiques"
  Autres
8 prospective
  compléter le paragraphe actuel (?)
9 Autres sujets(?) 
  formation dans les écoles & universités françaises (?) 
  formation dans les universités américaines et chinoises (?) 
  formation sur internet (?) 
  ......(?)
Jackverr (discuter) 21 août 2015 à 17:40 (CEST)
replies: text: J'aurais tendance à centrer sur la partie 5 de votre plan, c'est quand même le contenu essentiel du ML. Je ne comprend pas la notion de « grand » et « petit ». Chez Google et Facebook, ce sont des individus chercheurs qui font avancer les choses. De plus, j'ai l'impression que c'est redondant avec la partie 4 (je ne vois pas en quoi cela peut s'en différencier a priori). Autre point, l'IA et les stats ne sont pas des application du ML, mais des champs de connaissance s'y rattachant. A mon avis, il vaudrait mieux se baser sur une source secondaire d'ampleur pour l'essentiel (livre de Duda et Hart?) et ajouter des choses sur les applis, les acteurs, etc.  Xiawi (discuter) 2 décembre 2015 à 21:26 (CET)
thread_title:  Refonte de l'article : proposition de plan 

message: Depuis le 31 Janvier 2017, plus rien n'a été écrit sur un sujet se trouvant dans toutes les discussions, je trouve cela fort triste !
J'ai vraiment très peut de temps, mais de grâce, donnez la forme finale que mérite cet article à la pointe du progrès ( pour notre époque, bien-sûr )
Merci à tous et à toutes.
Pascal Musieaux. Pmsx (discuter) 6 octobre 2018 à 08:45 (CEST)
thread_title:  Pour un sujet où nous sommes en plein dedans, que peut de travail ajouté... 

message: Bruit (homonymie), >Concept, Extrapolation, Similarité – seulement une h. trouvée. AVS (discuter) 11 août 2019 à 08:07 (CEST)
thread_title:   Homonymies 

message: Le section sur les étapes d'un projet de machine learning me semble plus relever du guide pratique que d'un article encyclopédique. Ne devrait on pas la supprimer ? PAC2 (discuter) 9 avril 2021 à 20:37 (CEST)
replies: text: Bonjour , à mon avis (de non-spécialiste), cette description fait un peu GP mais est nécessaire car 1) elle place l'apprentissage automatique dans un contexte et une démarche plus générale ; 2) elle montre à quelles étapes certains problèmes peuvent apparaître, développés plus loin dans "Enjeux et limites". — Vega (discuter) 9 avril 2021 à 22:52 (CEST)
replies: text:  Bonjour  Je pense qu'elle est nécessaire pour expliquer aux néophytes ce qu'est vraiment et concrètement le ML/AA, et démystifier le sujet. Il faut peut être ajouter une ou deux courtes phrases pour mieux expliquer ces étapes. Malo77 (discuter) 10 avril 2021 à 11:09 (CEST)
thread_title:  Étapes d'un projet 

message: Transfert depuis ma PDD — Vega (discuter) 21 avril 2021 à 15:45 (CEST)
replies: text: Bonjour , je ne suis généralement pas partisan de sourcer Wikipédia par Wikipédia, ni pour le principe (sourcer de façon transparente est essentiel), ni pour la pratique (il m'est arrivé de me rendre sur un article et de ne pas y trouver l'info soi-disant citée). Mais à vrai dire, dans le cas présent, cette mention de CRISP-DM me laisse perplexe : il n'y a aucun développement qui enrichisse Apprentissage automatique ; elle ressemble plus à un coup de pub (pourquoi citer ce projet en particulier ?) ; et elle est obsolète, puisque CRISP-DM est mort. Si ce projet a un intérêt historique ou conceptuel qui justifierait la mention, cela n'est pas précisé. On la supprime ? — Vega (discuter) 21 avril 2021 à 15:45 (CEST)
replies: text: Bonjour , je ne souhaite pas sourcer par Wikiepdia, mais simplement faire un renvoi vers l'article détaillé qui contient les développements et sources nécessaires, sans faire du copié-collé d'un article à l'autre ce qui serait maladroit. A ma compréhension ce n'est pas un projet obsolète mais une méthode Projet, et intéressante à ce titre à citer et mettre en parallèle avec avec les étapes d'un projet Data. Depuis j'ai trouvé aussi la méthode SEMMA et quelques sources que je vais certainement ajouter par souci d'équité. Comme toutes les méthodes projets elles datent un peu mais ne sont pas nécessairement obsolètes (penser aux méthodes traditionnelles PERT / GANTT, etc .. des outils de plusieurs dizaines d'années mais toujours enseignées et utiles au niveau conceptuel au moins). C'est à ce que j'ai trouvé une des rare méthode projet faite pour les projets Data de manière spécifique, plus SEMMA ... Aucune pub pour ma part mais simplement souligner qu'il y a une méthode projet data spécifique qui existe, et qu'elle a déjà son article Wikipedia. On ajoute SEMMA en sourçant cela ? Malo77 (discuter) 21 avril 2021 à 16:44 (CEST)
replies: text: , copier-coller les réfs est parfois un mal nécessaire, pour éviter de promener le lecteur, mais je vois que vous avez ici trouvé une source pertinente (semble-t-il, le site est HS). La question demeure : pourquoi mentionner ces trois méthodes concernant en particulier l'exploration de données, parmi tous les domaines de l'apprentissage automatique ? Maintenant que c'est sourcé et moins "pub", c'est moins gênant en tout cas. — Vega (discuter) 21 avril 2021 à 18:29 (CEST)
replies: text:   Malheureusement la redondance alourdi certains des articles Wikipedia à mon sens. Si un article dédié existe c'est à éviter. J'ai trouvé une url alternative pour la même source: dois-je remplacer ? ici cela semble plus facilement accessible: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.686.840&rep=rep1&type=pdf . Au début j'ai mis 1 méthode "CRISP-DM", vous pouvez regarder l'article consacré au sujet, cette méthode est citée/utilisée loin devant par quasiment 50% des sondés donc pertinente. Pour les autres j'ai mis ce que j'ai vu dans les sources, sur les méthodes Data, mais vous pouvez compléter. Je ne comprend pas bien la critique de "la" sélection des 3 méthodes. Je précise que cette liste est dans la source, et qu'on est ici dans le paragraphe méthode/étapes et pas dans une partie sur les algo de ML/AA, à ne pas mélanger. Que mettriez/ajouteriez vous, merci d'être plus précis sur ce point ? Si vous considérez que cela est de la pub il faut demander la suppression de l'article CRISP-DM dont je ne suis pas l'auteur. Merci de ne pas appeler pub un simple lien interne wikipedia. Malo77 (discuter) 22 avril 2021 à 10:52 (CEST)
thread_title:  Ref pour CRISP-DM