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Mémoire de recherche, Diff avec optimisation :
Optimisation = le…
Mémoire de recherche
IA
l'IA sera utilisée pour analyser des données cérébrales et reconnaître des caractéristiques associées à différents troubles psychiatriques.
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Optimisation
L'optimisation peut servir à rechercher les meilleurs paramètres d'un modèle d'intelligence artificielle pour améliorer ses performances de classification.
ex :
- chercher les meilleurs params de modele
- les caractéristiques
- meilleurs combinaisons des variables
- les config qui permettent de donner une meilleure solutions
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Méta-heuristiques
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Une métaheuristique permet d'explorer intelligemment différentes solutions pour essayer de trouver une solution de très bonne qualité sans tester toutes les possibilités.
des exemples de méta heuristiques
- Algorithme génétique (GA)
- Particle Swarm Optimization (PSO)
- Ant Colony Optimization (ACO)
Une métaheuristique pourrait, par exemple, rechercher automatiquement les meilleures caractéristiques cérébrales à utiliser dans ton modèle de classification.
Explainable AI
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- Sans IA explicable, tu peux obtenir une prédiction sans savoir clairement sur quels éléments le modèle s'est appuyé.
- Avec l'IA explicable, tu peux analyser les facteurs qui ont contribué à cette prédiction.
quelques méthodes connus :
- SHAP : mesure la contribution des caractéristiques à une prédiction.
- LIME : construit une explication locale autour d'une prédiction particulière.
- Feature Importance : évalue l'importance des différentes caractéristiques dans un modèle.
Obj : ne pas seulement développer un modèle performant, mais également de comprendre les caractéristiques qui influencent ses décisions.
Obj : L'IA explicable permet de comprendre et d'interpréter les décisions produites par un modèle d'intelligence artificielle.
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Diff avec optimisation :
- Optimisation = le problème ou l'objectif : trouver la meilleure solution.
- Métaheuristique = une famille de méthodes pour rechercher cette solution.
